|
|
Bioinformatický nástroj pro predikci rozpustnosti proteinů
Čermák, Jiří ; Hon, Jiří (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Abychom dosáhli levnější a efektivnější výroby proteinů, musíme být schopni predikovat, zda budou proteiny rozpustné. V této práci se zabýváme vytvořením bioinformatických datových sad na základě databází Target Track a eSol, testováním příznaků používaných v existujících nástrojích zabývajících se rozpustností proteinů a tvorbou nového prediktoru. Přestože se nám nedaří vytvořit efektivní nástroj na predikci rozpustnosti proteinů, zjišťujeme, že ve většině případů staré příznaky na nové datové sadě nekorelují s rozpustností proteinů tak silně, jako tomu je u starších a menších datových sad.
|
|
|
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.
|
|
| |
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Bioinformatický nástroj pro predikci rozpustnosti proteinů
Čermák, Jiří ; Hon, Jiří (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Abychom dosáhli levnější a efektivnější výroby proteinů, musíme být schopni predikovat, zda budou proteiny rozpustné. V této práci se zabýváme vytvořením bioinformatických datových sad na základě databází Target Track a eSol, testováním příznaků používaných v existujících nástrojích zabývajících se rozpustností proteinů a tvorbou nového prediktoru. Přestože se nám nedaří vytvořit efektivní nástroj na predikci rozpustnosti proteinů, zjišťujeme, že ve většině případů staré příznaky na nové datové sadě nekorelují s rozpustností proteinů tak silně, jako tomu je u starších a menších datových sad.
|
host ::
RSS.