|
|
Development of Web-Based Computational Tool for Analysis of Microcalorimetry Data
Nedeljković, Sava ; Musil, Miloš (referee) ; Sumbalová, Lenka (advisor)
Proteins are organic molecules made up of amino acids which are present in all living organisms. They are the main building blocks of life. Study of protein stability has great application in pharmaceutical, biochemical and medical industries, which makes it in high demand. Stability of a protein and many other properties can be determined by observing its unfolding mechanisms. Differential Scanning Calorimetry (DSC) has proven to be a very precise method for this task. The main goal of this thesis is to improve functions of software CalFitter, which analyses data obtained from DSC experiments. The new functionality of the software enables it to automatically calculate initial parameters, which are needed for successful analyses.
|
|
|
Platform for Biological Sequence Analysis Using Machine Learning
Lacko, Dávid ; Burgetová, Ivana (referee) ; Martínek, Tomáš (advisor)
Strojové učenie má veľa aktívnych odvetví a jedným z nich je charakterizácia proteínov, pretože experimentálne získavanie charakteristík je drahé a časovo náročné, a taktiež preto, že každoročne sú publikované mnohé sady údajov vhodné na trénovanie takýchto prediktorov. Jedna z nedávno vyvinutých metód, nazývaná innov'SAR, ktorá bola použitá už v niekoľkých aplikáciách proteínového inžinierstva, kombinuje Fourierovu transformáciu z čiastočnou lineárnou regresiou. Avšak, jej implementácia nie je voľne dostupná a samotná metóda nebola štatisticky overená. Cieľom tejto práce je adresovať tieto nedostatky, implementovať túto metódu v jazyku Python, rozšíriť ju a zahrnúť do ľahko použiteľnej platformy, ktorá umožní trénovanie a testovanie modelov. Taktiež bolo vykonané testovanie štatistickej významnosti za účelom overenia dopadu nájdených závislostí medzi sekvenciami a vlastnosťami proteínov. Metóda sa osvedčila ako štatisticky významná so silnými závislosťami nájdenými medzi vstupmi a výstupmi. Novo zozbierané dátové sady haloalkán dehalogenáz sa použili na vytvorenie modelov s validačným skóre Q2 = 0.54 a Q2 = 0.77, čo je takmer dvojnásobné zlepšenie oproti základným modelom. Tieto modely majú potenciál na filtrovanie väčších databáz sekvencií a vyhľadávanie proteínov s potenciálne lepšími vlastnosťami.
|
|
|
Predictor of the Effect of Amino Acid Substitutions on Protein Function
Musil, Miloš ; Martínek, Tomáš (referee) ; Bendl, Jaroslav (advisor)
This thesis discusses the issue of predicting of the effect of amino acid substitutions on protein funkcion, based on phylogenetic analysis method, inspired by tool MAPP. Significant number of genetic diseases is caused by nonsynonymous SNPs manifested as single point mutations on the protein level. The ability to identify deleterious substitutions could be useful for protein engineering to test whether the proposed mutations do not damage protein function same as for targeting disease causing harmful mutations. However the experimental validation is costly and the need of predictive computation methods has risen. This thesis describes desing and implementation of a new in silico predictor based on the principles of evolutionary analysis and dissimilarity between original and substituting amino acid physico-chemical properties. Developed algorithm was tested on four datasets with 74,192 mutations from 16,256 sequences in total. The predictor yields up to 72 % accuracy and in the comparison with the most existing tools, it is substantially less time consuming. In order to achieve the highest possible efficiency, the optimization process was focused on selection of the most suitable (a) third-party software for calculation of a multiple sequence alignment, (b) overall decision threshold and (c) a set of physico-chemical properties.
|
|
|
Computational Workflow for the Prediction and Design of Stable Proteins
Kadleček, Josef ; Martínek, Tomáš (referee) ; Musil, Miloš (advisor)
Tato práce se soustředí na rozšíření výpočetního nástroje pro predikci mutací proteinů za účelem zvýšení jejich stability. Stabilizace proteinů je nezbytnou součástí návrhu léčiv, a jelikož experimentální vyhodnocení přínosu jednotlivých mutací na stabilitu proteinu je nákladné a zdlouhavé, byl vyvinut nástroj FireProt. FireProt využívá kombinaci evolučních a energetických přístupů pro identifikaci potencionálně stabilizujících mutací. Tato práce rozšiřuje nástroj FireProt o možnost zadat vlastní mutace k analýze, integruje predikční nástroj FireProt ASR a dává možnost uživateli vybrat z několika strategií pro detekci stabilizujících mutací. Tato práce dále rozšiřuje nástroj FireProt o další informace k jednotlivým residuím (jako je například relativní B-faktor), umožňuje využít homologní modelování k vytvoření struktury proteinu na základě jeho sekvence, a v neposlední řadě představuje nový přístup k návrhu vícebodových mutantů.
|
|
|
Computational Design of Stable Proteins
Musil, Miloš ; Lexa, Matej (referee) ; Vinař, Tomáš (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
Stabilní proteiny nacházejí široké uplatnění v řadě medicínských a biotechnologických aplikacích. Přírodní proteiny se vyvinuly tak, aby fungovaly převážně v mírných podmínkách uvnitř buněk. V důsledku toho vzniká zájem o stabilizaci proteinů za účelem jejich širšího uplatnění také v průmyslovém prostředí. Obor proteinového inženýrství se v posledních letech rozvinul do úrovně umožňující modifikovat proteiny pro různá využití, ačkoliv identifikace stabilních mutací je stále zatížená drahou a časově náročnou experimentální prací. Výpočetní metody se proto uplatňují jako atraktivní alternativa, která dovoluje prioritizovat potenciálně stabilizující mutace pro laboratorní práci. Během posledních let bylo vyvinuto velké množství výpočetních strategií: i) výpočty energie pomocí silových polí, ii) evoluční metody, iii) strojové učení a iv) kombinace více přístupů. Spolehlivost a využití nástrojů jsou často limitovány predikcí pouze jednobodových mutací, které mají malý dopad na stabilitu proteinů, zatímco sofistikovanější metody pro predikci multibodových mutací vyžadují větší množství práce na straně uživatele. Hlavním záměrem této práce je poskytnout uživatelům plně automatizované metody, umožňující návrh vysoce stabilních vícebodových mutantů bez potřeby pokročilých znalostí bioinformatických nástrojů a zkoumaného proteinu. V této práci jsou prezentovány následující nástroje a databáze: FireProt je plně automatizovaná metoda pro návrh stabilních vícebodových mutantů z kategorie tzv. hybridních přístupů. Ve svém výpočetním jádře spojuje jak energetické tak i evoluční metody, přičemž evoluční informace jsou užívány především jako filtry pro časově náročné výpočty energií. Kromě detekce potenciálně stabilizujících mutací se FireProt rovněž snaží spojit tyto mutace do jednoho vícebodového mutanta s minimalizací rizika vzniku antagonistických efektů. FireProt-ASR je plně automatizovaná platforma pro rekonstrukci ancestrálních sekvencí, která dovoluje uživatelům využít tuto strategii bez nutnosti velkého objemu manuální práce a hluboké znalosti zkoumaného proteinu. FireProt-ASR řeší všechny kroky ancestrální rekonstrukce, včetně sběru biologicky relevantních sekvencí, konstrukce zakořeněného fylogenetického stromu a rekonstrukce ancestrálních sekvencí.HotSpotWizard je nástroj pro návrh mutací a mutačních knihoven za účelem zlepšení stability a aktivity zkoumaných proteinů. Nástroj dovoluje provést i širší analýzu za využití čtyř různých strategií běžně používaných v oboru proteinového inženýrství: i) identifikace evolučně variabilních pozic v blízkosti katalytických kapes a tunelů, ii) identifikace pohyblivých regionů, iii) výpočet sekvenčního konsensu a iv) identifikace korelovaných pozic.FireProt-DB je databáze dostupných experimentálních dat popisujících stabilitu proteinů. Hlavním účelem této databáze je standardizovat data v oblasti proteinové stability, poskytnout uživatelům platformu k jejich snadnému ukládání a umožnit intuitivní vyhledávání, které by mohly být využité k trénování nových nástrojů s využitím technik strojového učení.
|
|
|
Bioinformatics Tool for Prediction of Protein Solubility
Čermák, Jiří ; Hon, Jiří (referee) ; Martínek, Tomáš (advisor)
To achieve cheaper and more efficient protein production, we must be able to predict protein solubility. In this thesis, we describe creation of bioinformatic data sets based on Target Track and eSol databases, we test the features used in existing protein solubility prediction tools and create a new predictor. Even though we fail to create an effective prediction tool we find out that in most cases the old features tested on the new data do not correlate with protein solubility as strongly as others repot in older and smaller datasets.
|
|
|
Identification of the Protein Tunnels Using Molecular Dynamics
Kohout, Petr ; Martínek, Tomáš (referee) ; Musil, Miloš (advisor)
This thesis focuses on the analysis of protein structures. The aim is to design Caver Web 2.0 -- a new version of the web application that integrates additional scientific tools and allows users to go through a complicated workflow to provide relevant results without the need for a deeper knowledge of the integrated tools. Everything will be delivered through a simple and interactive user interface. The application extends the original Caver Web 1.0 application with new features. Caver Web 1.0 is a web server suitable for identifying protein tunnels and channels for which it allows to run ligand transport analyses. The program is characterized by an intuitive and user-friendly interface with minimum required input from the user. The server is suitable for researchers without advanced bioinformatics or technical knowledge. Its current version is well established and highly used in the scientific community (35,000 completed calculations in two years of operation). The most significant limitation of the current version is the ability to analyze only static structure, which often provides an incomplete biological picture. Therefore, it was decided to extend the tool to calculate molecular dynamics to provide a comprehensive picture of protein structure changes.
|
|
|
Fully Automated Method for the Design of Ancestral Proteins
Štěpánek, Martin ; Martínek, Tomáš (referee) ; Musil, Miloš (advisor)
Stabilita proteinů je zásadní vlastností ovlivňující možnosti průmyslového použití proteinů. Tato práce se zaměřuje na vylepšení automatizovaného nástroje FireProtASR, který využívá rekonstrukci ancestrálních sekvencí pro návrh proteinů se zvýšenou stabilitou. Do tohoto nástroje byla přidána nově navržená metoda rekonstrukce successorů. Successory představují sekvence proteinů, ke kterým bude v budoucnosti směřovat evoluce. Podle současných poznatků by měly mít vyšší aktivitu než současné proteiny, společně s vyšší schopností vázat se specificky na určité molekuly. Dále bylo vytvořeno nové webové uživatelské rozhraní, které poskytuje rychlé a intuitivní ovládání nástroje FireProtASR.
|
|
|
The Application of Variational Autoencoders for Ancestral Sequence Reconstruction
Kohout, Pavel ; Martínek, Tomáš (referee) ; Musil, Miloš (advisor)
Protein engineering is an interdisciplinary science concerned with the design of improved proteins. A successful method used to design more stable and active proteins is ancestral sequence reconstruction. This method explores the evolutionary relationships between existing proteins and uses phylogenetic trees to generate their evolutionary ancestors, which often exhibit the desired improved properties. Therefore, new and more robust methods using mathematical models together with huge amounts of sequence data could become a powerful tool for protein engineering. This thesis explores the use of variational autoencoders as an alternative approach to ancestral sequence design compared to conventional methods using phylogenetic trees. Experiments were performed to optimize the architecture and statistical methods were proposed to evaluate the quality of the models and the sequences generated. At the same time, robustness tests of the whole method were performed and strategies for ancestral sequence generation were proposed and implemented.
|
|
|
Predicting the Effect of Amino Acid Substitutions on Protein Function Using MAPP Method
Pelikán, Ondřej ; Vogel, Ivan (referee) ; Bendl, Jaroslav (advisor)
This thesis discusses the issue of predicting the effect of amino acid substitutions on protein function using MAPP method. This method requires the multiple sequence alignment and phylogenetic tree constructed by third-party tools. Main goal of this thesis is to find the combination of suitable tools and their parameters to generate the inputs of MAPP method on the basis of analysis on one massively mutated protein. Then, the MAPP method is tested with chosen combination of parameters and tools on two large independent datasets and consequently is compared with the other tools focused on prediction of the effect of mutations. Apart from this the web interface for the MAPP method was created. This interface simplifies the use of the method since the user need not to install any tools or set any parameters.
|
guest ::
