|
|
Investigation of the role of the KEAP1-NRF2 antioxidant pathway in the therapy of secondary acute myeloid leukaemia
Myšáková, Michaela ; Pimková, Kristýna (vedoucí práce) ; Suttnar, Jiří (oponent)
Vznik rezistence na terapii je dlouhodobým problémem při léčbě nádorových onemocnění, zejména při léčbě myelodysplastického syndromu (MDS) a akutní myeloidní leukémie (AML), u nichž je hypomethylační lék 5-azacytidin (AZA) první volbou. Pro zvýšení terapeutické účinnosti se AZA často kombinuje s dalšími látkami, jako je pevonedistat (Pevo), inhibitor NEDDylace zaměřený na ubikvitin-proteazomový systém. Ačkoliv první výsledky ukázaly synergický účinek kombinace AZA a Pevo při léčbě MDS a AML, byla popsána duální rezistence, což podtrhuje důležitost pochopení mechanismů stojících za vznikem této rezistence. Naše předchozí výsledky prokázaly zásadní roli redoxní homeostázy a antioxidačního systému reprezentovaného Nuclear factor erythroid 2-related factor 2 (NRF2) v rezistenci na AZA. Dráha Kelch-like ECH-associated protein 1 (KEAP1)-NRF2 je hlavním regulátorem antioxidační obrany v buňkách, která je klíčová pro udržení redoxní rovnováhy. Hyperaktivace NRF2 se však podílí na rezistenci k léčbě a progresi rakoviny. Předpokládali jsme, že NRF2 má zásadní význam v rezistenci na terapii MDS/AML, zejména v rezistenci na kombinovanou léčbu AZA a Pevo. Pracovali jsme s buňkami citlivými a rezistentními na AZA a Pevo a sledovali jejich redoxní stav a aktivitu NRF2 pomocí průtokové cytometrie a imunodetekčních...
|
|
|
Hra v Unity s využitím genetických algoritmů
Bábek, Radomír ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Vlnas, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na oblasti herního vývoje a genetických algoritmů. Popisuje návrh~a implementaci hry PlantEVO, ve které figurují speciální bojové rostliny. Úkolem hráče je pochopit fungování genetického algoritmu a využít ho co možná nejefektivněji při šlechtění svých roslin. Následně je síla jeho rostlin otestována v online soubojích proti ostatním hráčům. Souboje probíhají ve stylu tahové strategie. Hra využívá architekturu klient-server. Klien je naprogramován v herním enginu Unity, server využívá architekturu REST API.
|
|
|
Molekulárně-genetická analýza karcinomů štítné žlázy u dětských a dospívajících pacientů
Bulanová, Barbora
U dětských a dospívajících pacientů se uzly ve štítné žláze objevují vzácně, ale je u nich větší riziko malignity než u dospělých pacientů. Karcinomy štítné žlázy představují nejčastější endokrinní malignitu, jejíž incidence stále narůstá. I když existuje několik typů karcinomů štítné žlázy, z 90 % případů se u dětských a dospívajících pacientů jedná o papilární karcinom štítné žlázy (PTC). Cílem práce bylo zanalyzovat rozsáhlý soubor PTC od dětských a dospívajících pacientů, zjistit jejich genetickou příčinu a nálezy korelovat s klinicko-patologickými daty. Dalším cílem bylo charakterizovat nejčastější nálezy a porovnat je se souborem dospělých pacientů pozitivních na tutéž mutaci. Posledním cílem bylo zoptimalizovat vhodnou metodiku pro detekci nejčastějších nálezů u dětských a dospívajících pacientů pro rutinní využití. Vzorky nádorové tkáně štítné žlázy byly vyšetřeny pomocí molekulárně genetických metod, převážně za využití masivně paralelního sekvenování a analýzy real-time PCR. Zjistili jsme, že nejčastější příčinou PTC dětských a dospívajících pacientů jsou fúzní geny, které jsme detekovali v 56 % pacientů. Celkem bylo identifikováno 20 různých typů fúzních genů, z nichž některé nebyly dosud v literatuře popsány. Fúzní geny zahrnovaly onkogeny RET, NTRK, BRAF, ALK, MET. Dalšími genetickými...
|
|
| |
|
| |
|
|
Návrh genetického algoritmu pro optimalizaci vybavení distribuční sítě vn
Ondruš, Tomáš ; Skala, Petr (oponent) ; Paar, Martin (vedoucí práce)
Práce se zabývá genetickými algoritmy a jejich potenciální využití v aplikačním softwaru pro optimalizaci vybavení distribuční sítě vysokého napětí spínacími prvky. Teoretická část vysvětluje základní pojmy genetické algoritmy jako gen, populace a chromozom a také základní principy vývoje genetických algoritmů. Hlavním úkolem práce je navrhnout genetický algoritmus, který bude simulovat různé rozmístění místně ovládaného odpojovače, dálkově ovládaného odpojovače nebo recloseru a bude analyzovat, jak nastavit parametry ovlivňující rychlost konvergence tohoto genetického algoritmu. Základní parametry ovlivňující konvergenci jsou pravděpodobnost křížení, pravděpodobnost mutace, velikost populace nebo používání elitismu. Druhým cílem je nalezení vhodného nastavení vstupních parametrů pro vybrané velikosti populace bez a s použitím elitismu. Výsledkem práce je zjistit vhodné nastavení parametrů pro každou generaci a určení přibližného počtu generací potřebných k nalezení nejlepšího řešení . Genetický algoritmus byl testován i na méně rozsáhlé distribuční síti se šesti spínacími prvky.
|
|
|
Evoluční algoritmy
Haupt, Daniel ; Polách, Petr (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
První část práce je teoretická a zabývá se optimalizací a evolučními algoritmy, které jsou používány k řešení složitých optimalizačních problémů. Konkrétně jsou popsány algoritmy diferenciální evoluce, genetický algoritmus, simulované žíhání a deterministický neevoluční algoritmus zakázané prohledávání. Dále je diskutována problematika testování optimalizačních algoritmů pomocí tzv. galerii testovacích funkcí a testování pomocí srovnání výsledků algoritmů při řešení problému obchodního cestujícího. Ve druhé části práce jsou všechny uvedené algoritmy testovány na 11 testovacích funkcích a na třech modelech rozmístění měst v problému obchodního cestujícího. Nejprve jsou algoritmy srovnávány s možností neomezeného přístupu k účelové funkci a dále s omezenou možností přístupu k účelové funkci. Veškerá data jsou statisticky a graficky zpracována. Jednotlivé algoritmy jsou seřazeny dle úspěšnosti.
|
|
|
Evoluční výpočetní techniky
Popelka, Jan ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Karásek, Jan (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce bylo seznámit se s evolučními optimalizačními technikami, převážně pak s genetickým algoritmem a genetickým programováním. Následně byla popsána optimalizační úloha obchodního cestujícího řešená pomocí genetického algoritmu, v další kapitole řešení symbolické regrese za pomoci genetického programování. V praktické části byly tyto optimalizační úlohy vytvořeny v programovacím jazyce JAVA.
|
|
|
Komparativní a fylogenetická analýza virů ve FN Brno
Švestková, Tereza ; Sedlář, Karel (oponent) ; Nykrýnová, Markéta (vedoucí práce)
Práce je věnovaná koronaviru SARs-CoV-2 souvisejícím s těžkým akutním respiračním syndromem, který byl poprvé prokázán v roce 2019. Tento koronavirus zapříčinil pandemii, která ovlivnila takřka celý svět. Znalost genetické informace je potřebná pro vývoj vakcíny, zjištění nakažlivosti a pro predikci vývoje variant SARs-CoV-2. Pro získání genetických informací je třeba osekvenovat RNA a tyto genomové sekvence sestavit. Při porovnání sestavených genomů lze zjistit, v které části daný organismus mutoval. Na základě souhlasnosti či rozdílnosti v sestavených genomech je provedena fylogenetická analýza, která poukazuje na vývoj daného organismu a znázorňuje evoluční příbuznost s ostatními organismy. Praktická část je zaměřena na sestavení genomů ze vzorků od pacientů z FN Brno a vyhodnocení kvality sestavení. Po sestavení genomů je dalším cílem vyhodnocení variability a následná fylogenetická analýza.
|
|
|
Zjišťování topologie bezdrátové senzorové sítě genetickými algoritmy
Dalecký, Štěpán ; Samek, Jan (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je navrhnout genetický algoritmus, který bude schopen určit polohu senzorů bezdrátové senzorové sítě na základě síly signálu mezi jednotlivými senzory. Nejprve se práce zabývá teorií genetických algoritmů a okrajově popisem bezdrátové senzorové sítě. Následně je na základě této teorie navržen genetický algoritmus, který slouží k zjištění topologie bezdrátové senzorové sítě. Práce také popisuje důležité rysy implementace tohoto algoritmu. Závěrem jsou zhodnoceny dosažené výsledky.
|
host ::
RSS.