|
|
Vliv LDL-aferézy na parametry agregace krevních destiček, koagulaci krve a účinek standardních léčiv.
Černotová, Veronika ; Mladěnka, Přemysl (vedoucí práce) ; Čečková, Martina (oponent)
Univerzita Karlova Farmaceutická fakulta v Hradci Králové Katedra farmakologie a toxikologie Studentka: Veronika Černotová Školitel: prof. PharmDr. Přemysl Mladěnka, Ph.D. Konzultant: Mgr. Lukáš Konečný Název diplomové práce: Vliv LDL-aferézy na parametry agregace krevních destiček, koagulaci krve a účinek standardních léčiv LDL-aferéza je metoda, která specificky odstraňuje LDL-cholesterol (LDL-C) z cirkulující krve. Využívá se především u familiární hypercholesterolemie (FH), která způsobuje zvýšenou hladinu LDL-C, což je spojeno s předčasným rozvojem kardiovaskulárních onemocnění. Významnou roli u těchto onemocnění hraje aktivita trombocytů a koagulačního systému, a ty jsou také ovlivněny hladinami lipidů. Tato práce testovala možné rozdíly v agregaci trombocytů a koagulaci krve u pacientů s FH. Byl porovnán účinek lipidové aferézy a moderních hypolipidemik PCSK9i (protilátek proti proprotein konvertase subtilisin/kexin typu 9). Sledované parametry pak byly srovnány se vzorky věkově odpovídajících zdravých dobrovolníků. Celkem bylo sledováno 15 pacientů a 15 zdravých dobrovolníků. Šest pacientů podstupovalo lipidovou aferézu a zároveň bylo léčeno PCSK9i, stejný počet pak byl léčen pouze PCSK9i. Agregace destiček byla stanovena pomocí impedanční agregometrie za použití sedmi různých induktorů a...
|
|
|
Comparison of platelet aggregation in healthy population.
Minarovičová, Júlia ; Mladěnka, Přemysl (vedoucí práce) ; Hofman, Jakub (oponent)
Univerzita Karlova Farmaceutická fakulta v Hradci Králové Katedra farmakológie a toxikológie Študentka: Júlia Minarovičová Školiteľ: prof. PharmDr. Přemysl Mladěnka, Ph.D. Názov diplomovej práce: Porovnanie agregácie doštičiek u zdravých dobrovoľníkov Krvné doštičky majú nezastupiteľnú úlohu v procese agregácie. Na druhej strane, je ale ich zvýšená aktivita spojená s rozvojom kardiovaskulárnych ochorení. Tento dej možno ovplyvniť klinicky používanými látkami zo skupiny protidoštičkových liečiv, ktoré sa odlišujú svojou účinnosťou v rámci populácie. Počas tejto práce bola agregácia krvných doštičiek testovaná s využitím impedačnej agregometrie, ktorej princípom je zmena elektrickej impedancie medzi elektródami spôsobená adhéziou aktivovaných krvných doštičiek. Najskôr bola plná krv inkubována s klinicky používanými protidoštičkový liečiv (tikagrelor, vorapaxar a kyselina acetylsalicylová) a flavonoidným metabolitom, 4-metylkatecholom. Následne bol pridaný zodpovedajúci induktor agregácie krvných doštičiek (ADP, trombínový receptor aktivujúci peptid 6 /TRAP/, kolagén, kyselina arachidonová, ristocetin, U-46619 a dostičky aktivujúci faktor /PAF/) a proces bol monitorovaný po dobu 6 minút. Najpotentnejší inhibítor agregácie indukovanej kyselinou arachidonovou bola kyselina acetylsalicylová v koncentrácií 70 μM,...
|
|
|
Protokol TTP pro správu hierarchických stromů zpětné vazby RTCP kanálu
Müller, Jakub ; Komosný, Dan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Protokol TTP pro správu hierarchických stromu zpětné vazby RTCP kanálu představuje mechanizmu, který realizuje přenos velkého množství informací od uživatelů „úzkým“ zpětným kanálem. Velkým množství není míněno tisíce uživatelů, ale spíše až miliony, kterých můžou služby jako je IPTV dosáhnout. K tomuto účelu využívá metody sumarizace informace od části uživatelů v definovaných uzlech sítě a následný přenos zpráv a další případnou sumarizaci v nadřazených uzlech sestaveného hierarchického stromu zpětného kanálu. Obě metody umožňují především redukci množství dat, což se následně promítne do výrazného většího množství informace, které je zpětným kanálem přeneseno. Pro správnou funkčnost je třeba vždy zjistit aktuální pozici uživatele a podle ní vypočítat nejbližší sumarizační uzel, ke kterému bude svá data odesílat ke zpracování. Pro realizaci zpětného kanálu existuje hned několik možností, z kterých je představen především asynchronní způsob přenosu zpráv, sestavení a následná správa tohoto kanálu.
|
|
|
Adaptivní vzorkování paketů implementované v sondě FlowMon
Kaštovský, Petr ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Kořenek, Jan (vedoucí práce)
V rámci projektu Liberouter je vyvíjena sonda FlowMon určená pro pasivní monitorování sítí. Sonda na rozdíl od programových řešení poskytuje vysokou stabilitu a přesnost výsledků i pod nadměrnou zátěží či útokem. Pro zajištění kvality výsledků je třeba redukovat množství zpracovávaných dat tak, aby nedošlo k~přetížení měřícího systému. Způsobů používaných ke snížení objemu vstupních informací existuje celá řada. Metoda redukce dat použitá v~sondě FlowMon se nazývá vzorkování. Adaptivní vzorkovací jednotka pak zaručuje, že aktuální vzorkování (poměr zpracovaných a zahozených paketů) se přizpůsobí okamžitému stavu monitorované sítě.
|
|
|
Řízení datového toku v ISP síti
Důbrava, Marek ; Jeřábek, Jan (oponent) ; Koton, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce se zaměřuje na řízení datového toku v sítích poskytovatelů připojení k Internetu. Zobrazen je problém agregace a s tím související přetížení síťových prvků. V teoretické části jsou popsány standardizované metody pro řízení datového toku. U vybraných zařízení jsou diskutovány mechanismy na ochranu proti přetížení. Práce zobrazuje měření, do jaké míry se vyskytuje ECN algoritmus v praxi. V práci je teoreticky popsán program HTB, který je doplněn nově popsaným algoritmem. Nový algoritmus je následně implementován do programu a testován na reálné síti ISP.
|
|
| |
|
|
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.
|
|
|
Odstraňování mikropolutantů při úpravě pitné vody
Hambálková, Kateřina ; Vávrová, Milada (oponent) ; Dolejš, Petr (vedoucí práce)
Průnik léčiv do povrchových a pitných vod je celosvětově nově řešeným problémem. Tato diplomová práce se zabývá odstraněním léčiv z vody pomocí koagulace, při níž jsou porovnávána koagulační činidla chitosan a síran železitý. Pro srovnání byla použita i adsorpce na práškové aktivní uhlí. Účinnost odstranění byla zjišťována pomocí UV-VIS spektrofotometru a HPLC.
|
|
|
Hluboké neuronové sítě pro rozpoznání tváří ve videu
Jeřábek, Vladimír ; Sochor, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním tváří ve videu pomocí neuronových sítí. Na začátku je popsán výběr a ověření konvolučních neuronových sítí pro generování příznakových vektorů z obrázků různých identit. V další části se tato práce věnuje agregování příznakových vektorů ze snímků videa. Agregování probíhá pomocí agregačních neuronových sítí. Na konci této práce jsou diskutovány výsledky, kterých dané agregační metody dosáhli.
|
|
|
Hluboké neuronové sítě pro rozpoznání tváří ve videu
Stratil, Jan ; Sochor, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním tváří ve videu pomocí hlubokých neuronových sítí. Tato úloha je rozdělena na 2 části. První část se zabývá trénováním sítě, která vytváří kompaktní příznakový vektor reprezentující identitu tváře ze snímku videa. Druhá část se zabývá trénováním agregační sítě, která vytvořené příznakové vektory agreguje v jeden. Tato agregace je rychlá a ukázala se být lepší než pooling metody. Výsledky jsou testovány na datasetu LFW , kde dosažená přesnost je 92.8% a na datasetu YTF , kde přesnost je 84.06%.
|
host ::
RSS.