|
|
Vyhledávání příbuzných proteinů s modifikovanou funkcí
Hon, Jiří ; Bendl, Jaroslav (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Proteinové inženýrství je dynamicky se rozvíjecí obor s velkým množstvím potenciálních aplikací v praxi. Úspěch v tomto oboru je však podmíněn co nejlepším využitím všech dostupných informací o proteinech, k čemuž se využívá množství bioinformatických nástrojů a analýz. Cílem této práce je vytvoření nového nástroje na podporu proteinového inženýrství, který by umožnil vyhledávání příbuzných proteinů s modifikovanou funkcí ve stále rostoucích proteinových databázích. Návrh tohoto nástroje je koncipován jako spojení řady existujících bioinformatických analýz a umožní identifikovat příbuzné proteiny se stejným typem enzymatické funkce, avšak s mírně modifikovanými vlastnostmi, především z hlediska selektivity, reakční rychlosti a stability.
|
|
|
Bioinformatic Tool for Estimation of Abundances of Bacterial Functional Molecules in Biological Samples Based on 16S rRNA Metagenomic Data
Bieliková, Michaela ; Hon, Jiří (oponent) ; Smatana, Stanislav (vedoucí práce)
Humans are host to an enormous variety of microbes, bacterial, archaeal, fungal, and viral. Some of these can cause serious diseases, but others, particularly gut microbiome, are essential to human life. Unfortunately, gut microbiome is not well documented, since it contains thousands of different kinds of bacteria most of which cannot be cultivated in laboratories, and we do not know all of its functions. The recent solution to this problem seems to be high-throughput sequencing in combination with bioinformatics tools for functional profile prediction. In this thesis, bioinformatics tools for functional profile prediction will be introduces, along with their advantages and disadvantages. The goal of this thesis is to create a new tool for functional profile prediction, which can either employ a consensus of the existing tools, or can be a brand new tool inspired by these.
|
|
|
Prediction of the Effect of Mutation on Protein Solubility
Marko, Július ; Smatana, Stanislav (oponent) ; Hon, Jiří (vedoucí práce)
Protein solubility is a key problem in production of functional proteins. Prediction of the effect of mutation on protein solubility could save a lot of time and money, as it would provide in silico prediction of solubility enhancing mutations before performing deep mutational scanning in laboratory. In this work, new predictor of the effect of mutation on protein solubility SoluProtMut is introduced that is based on machine learning methods. Most of the existing predictors predict the effect from the amino acid sequence. In addition to the sequence, the tool presented in this work also uses the spatial structure of the protein, which can significantly increase it's accuracy.
|
|
|
Optimalizace algoritmu pro detekci G-kvadruplexů
Labudová, Dominika ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Hon, Jiří (vedoucí práce)
Detekcia G-kvadruplexov v DNA bola v posledných rokoch cieľom viacerých štúdií. Dôsledkom bol vznik viacerých identifikačných nástrojov. Táto bakalárska práca sa zameriava na analýzu a optimalizáciu nástroja pqsfinder ako aj vytvorenie užívateľského rozhrania pre tento nástroj. Optimalizácia poskytla významný nárast v rýchlosti algoritmu a taktiež jeho schopnosti spracovávať dlhé DNA sekvencie. Užívateľské rozhranie bolo navrhnuté a implementované za použitia moderných a efektívnych technológií s dôrazom na užívateľskú prívetivosť webovej aplikácie.
|
|
|
Mining of soluble enzymes from genomic databases
Hon, Jiří ; Brejová, Bronislava (oponent) ; Šafránek, David (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Enzymes are proteins accelerating chemical reactions, which makes them attractive targets for both pharmaceutical and industrial applications. The enzyme function is mediated by several essential amino acids which form the optimal chemical environment to catalyse the reaction. In this work, two integrated bioinformatics tools for mining and rational selection of novel soluble enzymes, EnzymeMiner and SoluProt, are presented. EnzymeMiner uses one or more enzyme sequences as input along with a description of essential residues to search the protein database. The description of essential amino acids is used to increase the probability of similar enzymatic function. EnzymeMiner output is a set of annotated database hits. EnzymeMiner integrates taxonomic, environmental, and protein domain annotations to facilitate selection of promising targets for experiments. The main prioritization criterion is solubility predicted by the second tool being presented, SoluProt. SoluProt is a machine-learning method for the prediction of soluble protein expression in Escherichia coli . The input is a protein sequence and the output is the probability of such protein to be soluble. SoluProt exploits a gradient boosting machine to decide on the output prediction class. The tool was trained on TargetTrack database. When evaluated against a balanced independent test set derived from the NESG database, SoluProt accuracy was 58.5% and its AUC 0.62, slightly exceeding those of a suite of alternative solubility prediction tools. Both EnzymeMiner and SoluProt are frequently used by the protein engineering community to find novel soluble biocatalysts for chemical reactions. These have a great potential to decrease energetic consumption and environmental burden of many industrial chemical processes.
|
|
|
Klasifikace bakterií pomocí markerových genů
Pelantová, Lucie ; Hon, Jiří (oponent) ; Smatana, Stanislav (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace nové metody klasifikace bakterií podle sekvencí několika markerových genů. Pro řešení tohoto problému bylo zvoleno 10 markerových genů. Výsledný MultiGene klasifikátor dělí trénovací sadu do několika skupin a pro každou je vybrán gen dosahující nejlepších výsledků v jejím rozpoznání. V práci je popsána implementace MultiGene klasifikátoru a jeho otestování v porovnání s ostatními klasifikátory bakterií a s klasifikací čistě podle genu 16S rRNA.
|
|
|
Predikce vlivu mutace na rozpustnost proteinů
Velecký, Jan ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Hon, Jiří (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvoření prediktoru změny rozpustnosti mutovaného proteinu ze znalosti jeho původní 3D struktury. Predikce rozpustnosti proteinů je část bioinformatiky, která dosud není uspokojivě vyřešena. Přičemž především predikci ze 3D struktury není věnována náležitá pozornost. Práce obsahuje souhrn relevantních znalostí o proteinech, jejich rozpustnosti a stávajících predikčních nástrojích. Princip navrženého prediktoru je inspirován článkem Surface Patches, a práce si tak dává za cíl také ověřit výsledky v něm dosažené. Navržená predikce funguje podle změn oblastí kladného elektrického potenciálu nad povrchem proteinu. Nástroj byl úspěšně implementován a byla provedena celá řada výpočetně náročných experimentů. Z nich vyplynulo, že tímto způsobem lze elektrický potenciál, a tedy i prediktor, použít úspěšně jen u omezené množiny proteinů. Metoda použitá v článku navíc koreluje s mnohem jednodušší proměnou celkového náboje proteinu.
|
|
|
Bacteria Classification into Taxonomic Categories Based on Properties of 16s rRNA
Grešová, Katarína ; Hon, Jiří (oponent) ; Smatana, Stanislav (vedoucí práce)
The main goal of this thesis was to design and implement a tool that would be able to classify the sequences of the 16S rRNA gene into taxonomic categories using the properties of the 16S rRNA gene. The created tool analyzes all input sequences simultaneously, which differs from common classification approaches, which classify input sequences individually. This tool relies on the fact that bacteria contain several copies of the 16S rRNA gene, which may differ in sequence. The main contribution of this work is design, implementation and evaluation of the capabilities of this tool. Experiments have shown that the proposed tool is able to identify the corresponding bacteria for smaller datasets and determine the correct ratios of their abundances. However, with larger datasets, the state space becomes very large and fragmented, which requires further improvements in order for it to search the state space in an efficient way.
|
|
|
Prediction of the Effect of Mutation on Protein Solubility
Marko, Július ; Smatana, Stanislav (oponent) ; Hon, Jiří (vedoucí práce)
Protein solubility is a key problem in production of functional proteins. Prediction of the effect of mutation on protein solubility could save a lot of time and money, as it would provide in silico prediction of solubility enhancing mutations before performing deep mutational scanning in laboratory. In this work, new predictor of the effect of mutation on protein solubility SoluProtMut is introduced that is based on machine learning methods. Most of the existing predictors predict the effect from the amino acid sequence. In addition to the sequence, the tool presented in this work also uses the spatial structure of the protein, which can significantly increase it's accuracy.
|
|
|
Search of Related Enzymes
Borko, Simeon ; Smatana, Stanislav (oponent) ; Hon, Jiří (vedoucí práce)
Millions of new proteins discovered each year cannot be characterized by classical biochemical methods due to their demands of time and cost. Among the unexplored proteins, there may be enzymes useful in both industry and academy, mostly for ecological production of chemical compounds. The result of the thesis is a web application which, based on the input proteins, searches the database for similar proteins. The proteins are filtered using essential residues of the input proteins and marked as putative biocatalysts. Finally, the proteins are annotated so that the user can make an informed decision about which proteins to select for experimental laboratory verification. The developed tool facilitates multi-step analysis and recommends proteins for experimental verification of their enzymatic function. The web interface is freely available at https://loschmidt.chemi.muni.cz/enzymeminer/. The tool was published in the international journal Nucleic Acids Research.
|
host ::
RSS.