|
|
High-performance exploration and querying of selected multi-dimensional spaces in life sciences
Kratochvíl, Miroslav ; Bednárek, David (vedoucí práce) ; Glaab, Enrico (oponent) ; Svozil, Daniel (oponent)
Tato práce studuje, implementuje a experimentuje se specifickými, aplikačně orien- tovanými přístupy pro prozkoumávání a dotazování multimediálních dat. První část práce zkoumá indexování komplexního prostoru chemických sloučenin a popisuje návrh vysoce výkonného systému pro dotazování v databázích malých molekul. Výsledný sys- tém je následně využit v širším kontextu federovaného vyhledávání v heterogenních dat- ech a metadatech souvisejících s chemickými informačními zdroji. V druhé části se práce zaměřuje na rychlou vizualizaci a prohledávání mnohadimenziálních dat pocháze- jících z jednobuněčné průtokové cytometrie. Ze samoorganizačních map odvozuje rychlé metody pro analýzu dat, a využívá je jako základ pro nový vizualizační algoritmus. Podobný přístup zpracování dat je nakonec využit pro vysoce interaktivní prohledávání multimediálních dat. Hlavní příspěvky a výsledky práce se sestávají z pokroku v opti- malizaci metod pro dotazování chemických dat implementovaných v databázi Sachem, federovaného rozhraní pro Sachem založeného na jazyce SPARQL které poskytuje pod- poru pro heterogenního dotazování, algoritmu EmbedSOM pro redukci dimenzionality, návrhu a implementace specifických analytických nástrojů pro průtokovou a hmotnos- tní cytometrii odvozených od algoritmu EmbedSOM, a návrhu a implementace...
|
|
|
Methods for Predicting Drug Side Effects in Silico
Cicková, Pavlína ; Lexa,, Matej (oponent) ; Berka,, Karel (oponent) ; Provazník, Ivo (vedoucí práce)
Drug discovery is a field of contemporary science, which has encompassed the use of various computational methods. Wet lab approaches are costly and time-consuming and hence, in silico methods play an important role. Notwithstanding the progress of computational techniques applied in drug discovery in the last few decades, the great majority of the investigational compounds still do not succeed in reaching the final approval stage. Not only for this reason state-of-the-art drug design strategies focus on reinvestigating already approved drugs and drug similarity analyzes are crucial to consider. This work presents the development and application of a set of workflows created within the KNIME Analytics Platform which implements an approach using machine-learning methods for drug side effect prediction. The presented set of workflows deals with data retrieval, pre-processing, similarity metrics computation and data exploratory analysis. Consequently, classification models are applied to predict specific side effects of drugs. The prediction is based on similarity-based techniques. Structural and other similarities of approved drug molecules were used to train the decision tree models for the prediction of potential drug-side effect associations. The main advantage of the work is the re-usability of the applied techniques. Our set of workflows provides an environment allowing for new research questions in terms of drug similarity to be addressed. Moreover, as the workflows created within KNIME Analytics Platform provide a user-friendly graphical interface, users do not require any advanced experience in machine learning or programming to perform their studies using the designed workflows.
|
|
|
High-performance exploration and querying of selected multi-dimensional spaces in life sciences
Kratochvíl, Miroslav ; Bednárek, David (vedoucí práce) ; Glaab, Enrico (oponent) ; Svozil, Daniel (oponent)
Tato práce studuje, implementuje a experimentuje se specifickými, aplikačně orien- tovanými přístupy pro prozkoumávání a dotazování multimediálních dat. První část práce zkoumá indexování komplexního prostoru chemických sloučenin a popisuje návrh vysoce výkonného systému pro dotazování v databázích malých molekul. Výsledný sys- tém je následně využit v širším kontextu federovaného vyhledávání v heterogenních dat- ech a metadatech souvisejících s chemickými informačními zdroji. V druhé části se práce zaměřuje na rychlou vizualizaci a prohledávání mnohadimenziálních dat pocháze- jících z jednobuněčné průtokové cytometrie. Ze samoorganizačních map odvozuje rychlé metody pro analýzu dat, a využívá je jako základ pro nový vizualizační algoritmus. Podobný přístup zpracování dat je nakonec využit pro vysoce interaktivní prohledávání multimediálních dat. Hlavní příspěvky a výsledky práce se sestávají z pokroku v opti- malizaci metod pro dotazování chemických dat implementovaných v databázi Sachem, federovaného rozhraní pro Sachem založeného na jazyce SPARQL které poskytuje pod- poru pro heterogenního dotazování, algoritmu EmbedSOM pro redukci dimenzionality, návrhu a implementace specifických analytických nástrojů pro průtokovou a hmotnos- tní cytometrii odvozených od algoritmu EmbedSOM, a návrhu a implementace...
|
|
|
Accelerating structure search in small-molecule databases
Kratochvíl, Miroslav ; Bednárek, David (vedoucí práce) ; Hoksza, David (oponent)
Vyhledávání podstruktur je jednou z nejcennějších schopností databází malých molekul. Dostupné databáze typicky poskytují akceptovatelně rychlé zpracování uživatelských dotazů, ale nejsou dostatečně škálovatelné s ve- likostí uložených dat. V této práci je popsána nová open-source databáze Sachem, která implementuje novoý způsob vyhledávání podstruktur využí- vající nově sestavené otisky chemických molekul uložené v invertovaných databázových indexech. Rychlost vyhledávání v této databázi byla měřena na datových sadách obsahujících desítky milionů molekul. Porovnání výkon- nosti s jinými dostupnými databázemi potvrdilo zlepšení v celkové rychlosti hledání, možností škálování výkonnosti i v efektivitě prosívání dat. Práce dále popisuje aplikaci databáze Sachem, službu založenou na dotazovacím jazyku SPARQL, která rozšiřuje existující sémantické datové služby o možnost zahrnout v dotazech i chemicky relevantní strukturní a podobnostní podmínky. Výsledek nabízí nové, jednodušší možnosti dotazování v dostupných heterogenních da- tových zdrojích. 1
|
|
| |
|
|
Hierarchical visualization of the chemical space
Velkoborský, Jakub ; Hoksza, David (vedoucí práce) ; Škoda, Petr (oponent)
Cílem této práce bylo navrhnout a implementovat metodu hierarchické vizualizace chemického prostoru. Vizualizace chemických struktur je obtížné nicméně významné téma zasahující do mnoha oborů, od materiálového inženýrství po vývoj léčiv. Zvláště ve výzkumu léčiv moderní metody testování s vysokou propustností generují velké množství dat, pro jejichž zpracování je vhodná hierarchická analýza. Jeden možný přístup k hierarchické klasifikaci molekul je strukturální analýza za pomoci molekulárních scaffoldů. Tyto scaffoldy jsou široce užívány v medicinální chemii pro seskupování molekul s podobnými vlastnostmi. Bylo navrženo několik přístupů hierarchické vizualizace založené na scaffoldech. Avšak pokud je nám známo, neexistuje žádný nástroj, který by nabízel hierarchickou scaffoldovou vizualizaci na pozadí známého chemického prostoru. Výsledkem této práce je právě takový nástroj. Nejprve byla navržena stromová hierarchie scaffoldů založená na uspořádání cyklů. Tato hierarchie byla použita k analýze četnosti scaffoldů získaných z molekul v databázi PubChem Compound. Následně byla data o četnosti využita jako pozadí pro vizualizaci datových sad molekul. Tato vizualizace je prováděna klient-server aplikací implementovanou jako součást této práce. Aplikace nabízí interaktivní zvětšovatelnou vizualizaci založenou na...
|
|
| |
host ::
RSS.