|
|
Efektivní varianty dynamického programování v bioinformatice
Franěk, Jaromír ; Hynek, Jiří (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Cílem této práce je nastudovat princip efektivních algoritmů využívajících dynamické programování. S pomocí těchto znalostí vytvořit aplikaci demonstrující princip efektivních algoritmů dynamického programování v bioinformatice a sepsat zprávu shrnující výsledky. Algoritmy, obsažené v této práci, řeší zarovnání sekvencí DNA, nebo predikci sekundární struktury RNA. Tyto algoritmy jsou zde porovnávány mezi sebou pro různé hodnoty vstupů. Pro samotné zarovnání sekvencí jsou zde použity algoritmy jako Needleman-Wunch a X-drop. Pro predikci sekundární struktury RNA je použit Zukerův algoritmus, který by měl odstraňovat některé nedostatky Nussinin algoritmu a samotný Nussinin algoritmus. Rekurze je zde představována pomocí rekurzivních stromů, dynamické programování pomocí skórovací matice. Uživatel má možnost také porovnat rychlosti obou přístupů pro zadané sekvence. Pro zajištění jednoduché dostupnosti se jedná o webovou aplikaci běžící na straně klienta.
|
|
|
Retinal Blood Vessel Segmentation
Nemčeková, Barbora ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kavetskyi, Andrii (vedoucí práce)
The retina is an important part of the human eye. Incident light is processed here and moreover, it plays an essential role in diagnosing various diseases. Its early diagnostics can prevent serious consequences, such as blindness. The most common retinal diseases include diabetic retinopathy, as a consequence of diabetes, and age-related macular degeneration. Automatic retinal vessels segmentation facilitates and speeds up the work of an ophthalmologist. This work focuses on retinal blood vessels segmentation and its further classification into thin and thick vessels. The proposed algorithm is based on morphological operations, k-means clustering, and Frangi's algorithm. Evaluation of the proposed method was performed on two publicly available datasets - Drive and HRF. The results obtained represent 69,89 % for sensitivity, 91,55 % for specificity, and 88,63 % for accuracy. Division of the vessels shows, that on average 21,50 % vessels pixels belong to thick vessels and the rest 78,50 % belong to thin vessels.
|
|
|
Shlukování biologických sekvencí
Kubiš, Radim ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Jedním z hlavních důvodů, proč se proteinové sekvence shlukují, je predikce jejich struktury, funkce a evoluce. Mnoho současných nástrojů má nevýhodu ve velké výpočetní náročnosti, protože zarovnává každou sekvenci s každou. Pokud některý nástroj pracuje výrazně rychleji, nedosahuje oproti ostatním takové přesnosti. Další z nevýhod je zpracování na vyšších mírách podobnosti, ale homologní proteiny si mohou být podobné i méně. Proces shlukování také bývá ukončen při dosažení určité podmínky, která však nezohledňuje dostatečnou kvalitu shluků. Diplomová práce se zabývá návrhem a implementací nového nástroje pro shlukování proteinových sekvencí. Nový nástroj by měl být výpočetně nenáročný, se zachováním požadované přesnosti, a produkovat kvalitnější shluky. Práce dále popisuje testování navrženého nástroje, zhodnocení dosažených výsledků a možnosti dalšího rozvoje.
|
|
|
Automatic Detection of Eye Retinal Pathologies
Tlustoš, Vít ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
This thesis aims to design and implement a system that automatically detects retinal eye pathologies. The retina is an essential part of the eye that, as the only organ in the body, contains light-sensitive cells that make a vision possible. For the treatment of eye disease to be successful, early detection and precise examination of its extent are crucial. The proposed system based on the supplied image automatically generates masks representing occurrences of individual pathologies. The result is then presented to the user. A convolutional neural network based on the U-Net architecture handles the evaluation. The network was trained on the Indian Diabetic Retinopathy Image Dataset (IDRiD), which contains 81 images of the retina and associated annotations. The system was evaluated using the AUC-PR score (area under the precision-recall curve). Segmentation of hard exudates, soft exudates, hemorrhages and microaneurysms achieved an AUC-PR score of 74%, 50%, 45% and 33%, respectively. This work proposes an innovative architecture that, if further developed, has the potential to be used by ophthalmologists for diagnosing and determining the extent of retinal disease.
|
|
|
Computational Methods for Annotation Analysis of Genetic Variations
Fülöp, Tibor ; Bendl, Jaroslav (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Analysis and interpretation of DNA variations is very crucial for research trying to solve genetic background of heritability, diseases and other traits. This thesis briefly introduces the field of molecular biology and basic principles of genetics, discusses genetic variation annotation methods, genome-wide association studies and enrichment analysis methods with their implementation algorithms. As a part of this thesis, we introduce a novel web tool called Varanto that can be used to annotate, visualize and analyse genetic variations. It can be used to perform hypergeometric test based annotation enrichment analysis for a set of genetic variations. Varanto includes a web based user interface developed using Shiny web application framework for R. Varanto's performance and functionality is tested and showcased by performance benchmarks and by analysing and interpreting data from previously published genome-wide association studies.
|
|
|
Platform for Biological Sequence Analysis Using Machine Learning
Lacko, Dávid ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Machine learning has many active areas and one of them is protein characterisation since experimental annotation is usually costly and time-consuming, and many datasets suitable for training predictors are currently being published. One of the recent methods, called innov'SAR, combines the Fourier transform with partial linear regression and has been used in several protein engineering applications. However, the code for the method is not freely available and the method itself was not statistically verified. The goal of this thesis is to address these limitations, implement and extend the method using Python language in an easy-to-use platform that allows training and testing of the models. The extensions include parallelization, Spearman scoring function and aligned sequence input. The statistical significance testing is also performed to verify the impact of the found dependencies between input sequences and properties of the proteins. The method proved to be statistically significant with strong dependencies found between inputs and outputs. Two newly collected halalkane dehalogenase datasets were used to train models and they have cross validation scores of Q2 = 0.54 and Q2 = 0.77 with almost double the improvement over the baseline models. Created models allow filtering of large sequence databases and scanning for potential improvements in the protein properties.
|
|
|
Sestavování fragmentů DNA
Paulenda, Ján ; Jaša, Petr (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zaobírá problematikou sestavování fragmentů DNA. Problém je převeden na problém sestrojení nejkratšího superřetězce. V rámci teoretického řešení jsou popsány různé sestavovací techniky a metody porovnávání textových řeťezců. Práce se dál v širším kontextu zaobírá jazykem Perl, který byl použit při implementaci daného problému. Závěr práce obsahuje statistiky testů implementovaného řešení.
|
|
|
Vyhledávání genů - webová aplikace
Stiborová, Lucie ; Koutný, Jiří (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Cílem bakalářské práce je vytvořit uživatelské rozhraní a naimplementovat samotnou webovou aplikaci se zaměřením na vyhledávání genů. Jedná se o výukovou aplikaci, kdy každý uživatel má možnost zadání vlastní sekvence nukleotidů, popřípadě vybrání předdefinovaného řetězce. Tato aplikace musí být schopna načíst, zpracovat a rozhodnout o existenci potencionální genu. Na základě jednoduché statistické metody předá výsledek zpět uživateli.
|
|
|
Prediction of Transposons in DNA
Černohub, Jan ; Vogel, Ivan (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
The paper offers brief introduction into DNA with focus on transposable elements also know as transposons and how do they relate to the ongoing research into biology - seen mainly from the bioinformatics point of view. The goal is to research past and concurrent tools and algorithms that were developed for transposon detection in sequenced genomes. Based on the surveyed designs a proposal for long terminal repeat transposons oriented tool is created and implemented.
|
|
|
Číslicové zpracování rostlinných genomů
Jugas, Robin ; Škutková, Helena (oponent) ; Sedlář, Karel (vedoucí práce)
Práce navazuje na rozvoj v oblasti numerických reprezentací DNA sekvencí v uplynulých letech. Cílem bakalářské práce je zpracovat přehled numerických reprezentací DNA sekvencí a popsat vlastnosti a rozdíly genetického kódu jaderného a mitochondriálního genomu se zaměřením na rostliny. Zakončením je zhodnocení využitelnosti daných signálových reprezentací pro klasifikaci organismů. Teoretická část se zabývá popisem biologických skutečností, přehledem metod konverze DNA sekvence do signálové podoby, metodami klasifikace organismů a algoritmem DTW. Praktická část sestává z vytvoření uživatelské aplikace pro klasifikaci organismů na základě numerických reprezentací a analýza využitelnosti těchto reprezentací pro klasifikaci. Výstupy shlukové analýzy numerických sekvencí jsou srovnány s fylogenetickým stromem
|
host ::
RSS.