Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Detection of Homologous Enzymes
Gajdoš, Pavel ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
This work deals with detection of homologous enzymes in protein databases. Its goal is to design a tool providing such a search. The reader is familiarized with a basic theoretical knowledge regarding proteins, enzymes, homology, but also with existing tools for detection of homologous proteins and enzymes. The further concern of this work is with evaluation of existing tools for detection of homologous enzymes. For the purpose of assessment, a testing dataset was created altogether with an algorithm for evaluation of particular tools. The next part comprises a design and implementation of a new method for detection of homologous enzymes altogether with its evaluation. Two algorithms (One-by-One algorithm and MSA algorithm) for detection of homologous enzymes are presented and compared showing that MSA algorithm is insignificantly better than One-by-One algorithm in terms of accuracy whereas in the matter of speed the latter algorithm prevails. 
Development and analysis of a database of reactions catalyzed by cytochrome P450 enzymes for machine learning applications
Komorníková, Natália ; Pluskal, Tomáš (vedoucí práce) ; Berka, Karel (oponent)
Cytochromy P450 jsou hemoproteiny vykazující mimořádnou rozmanitost reakcí, které katalyzují. Vyvinuli jsme databázi obsahující všechny potřebné údaje, abychom poskytli komplexní zdroj dat o reakcích katalyzovaných en- zymy cytochromu P450. Tato data zahrnují především informace o substrá- tech, produktech charakterizovaných reakcí a sekvenci těchto enzymů. Data- báze byla vytvořena shromážděním údajů ze spolehlivých databází proteinů a reakcí, jako jsou UniProt a RHEA. Práce představuje hloubkovou ana- lýzu vytvořené databáze reakcí katalyzovaných enzymy cytochromu P450. Tato databáze může být v budoucnu využita pro přístupy strojového učení k předpovídání funkce necharakterizovaných cytochromů P450.
Strukturně- a sekvenčně-závislá identifikace funkčně významných aminokyselin v proteinové rodině.
Peclinovská, Iveta ; Novotný, Marian (vedoucí práce) ; Pleskot, Roman (oponent)
Skupina malých GTPáz tvoří přes dvacet proteinových rodin v super třídě P-loop a má v buňce velmi rozličné funkce. Malé GTPázy regulují tvorbu vezikulárních váčků, cytoskelet a jaderný transport. Podílejí se též na buněčné proliferaci a signalizaci. Cílem mé práce je nalézt významné aminokyseliny, které rodiny definují a navzájem od sebe odlišují. Zaměřuji se na rodiny Arf, Rab, Ran, Ras a Rho. U rodiny Rho se dále věnuji třídám Rho, Rac a Cdc42. Aminokyseliny budou identifikovány za pomoci vybraných bioinformatických programů Consurf a Sca5. Cílem je také otestovat specializovaný nástroj P2RANK vyvinutý na MFF UK Praha, který predikuje vazebná místa pro ligandy v jednotlivých rodinách. Nalezené aminokyseliny mohou mít velkou úlohu ve funkční divergenci jednotlivých rodin a tříd malých GTPáz a mohou být základem pro další studii věnující se např. rakovinnému bujení v buňkách. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Detection of Homologous Enzymes
Gajdoš, Pavel ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
This work deals with detection of homologous enzymes in protein databases. Its goal is to design a tool providing such a search. The reader is familiarized with a basic theoretical knowledge regarding proteins, enzymes, homology, but also with existing tools for detection of homologous proteins and enzymes. The further concern of this work is with evaluation of existing tools for detection of homologous enzymes. For the purpose of assessment, a testing dataset was created altogether with an algorithm for evaluation of particular tools. The next part comprises a design and implementation of a new method for detection of homologous enzymes altogether with its evaluation. Two algorithms (One-by-One algorithm and MSA algorithm) for detection of homologous enzymes are presented and compared showing that MSA algorithm is insignificantly better than One-by-One algorithm in terms of accuracy whereas in the matter of speed the latter algorithm prevails. 

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.