|
|
Predikce vlivu aminokyselinových mutací na sekundární strukturu proteinů
Kadlec, Miroslav ; Vogel, Ivan (oponent) ; Bendl, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá aminokyselinovými mutacemi a jejich vlivem na sekundární strukturu proteinů. Hlavním cílem je dokázat hypotézu, že ačkoliv během evoluce dochází poměrně často ke změnám v primární struktuře bílkovin, sekundární struktura je vůči nim do jisté míry odolná. Elementy sekundární struktury pak zůstávájí téměř nezměněny i po provedení relativně velkého počtu mutací. Tato hypotéza byla ověřována prostřednictvím vy tvořeného simulátoru evoluce, který pracuje s libovolnou substituční maticí a integruje dva existující predikční nástroje: PSIPRED pro předpovídání sekundární struktury a PhD-SNP pro předpovídání škodlivosti konkrétních aminokyselinových mutací. Výsledky simulačních experimentů jsou graficky znázorněny a je diskutován jejich význam v souvislosti s výše zmíněnou hypotézu.
|
|
|
Evoluční strategie v úloze predikce vlivu aminokyselinových mutací na stabilitu proteinů
Kadlec, Miroslav ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Bendl, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá predikcí vlivu aminokyselinových mutací na stabilitu proteinu. Cílem je vytvořit konsenzuální prediktor využívající výstupy vybraných existujících nástrojů za účelem zvýšení úspěšnosti predikce. Optimální konsenzus mezi těmito nástroji byl hledán s pomocí evolučních strategií (ES) ve třech variantách: evoluční strategie s pravidlem 1/5, varianta s autoevolucí typu 2 a metoda CMA-ES. Kvalita nalezených řešení byla následně testována na nezávislé datové sadě. Výsledky všech tří variant dosahovaly podobných přesností predikce, jako nejlepší byl vyhodnocen vektor vah nalezený ES s autoevolucí typu 2. Oproti samostatným prediktorům vykazovala konsenzuální metoda na trénovacích datech zlepšení Pearsonova korelačního koeficientu o 0,057. Na testovací sadě byl její přínos nižší (zlepšení o 0,040). Poměrně malý přínos k přesnosti predikcí na trénovací i testovací datové sadě byl způsoben tím, že pro některé záznamy se nepodařilo získat výsledky všech dílčích nástrojů. V případě vypuštění těchto záznamů přinesla konsenzuální metoda zlepšení Pearsonova korelačního koeficientu o 0,118.
|
|
|
Predikce vlivu aminokyselinových mutací na sekundární strukturu proteinů
Kadlec, Miroslav ; Vogel, Ivan (oponent) ; Bendl, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá aminokyselinovými mutacemi a jejich vlivem na sekundární strukturu proteinů. Hlavním cílem je dokázat hypotézu, že ačkoliv během evoluce dochází poměrně často ke změnám v primární struktuře bílkovin, sekundární struktura je vůči nim do jisté míry odolná. Elementy sekundární struktury pak zůstávájí téměř nezměněny i po provedení relativně velkého počtu mutací. Tato hypotéza byla ověřována prostřednictvím vy tvořeného simulátoru evoluce, který pracuje s libovolnou substituční maticí a integruje dva existující predikční nástroje: PSIPRED pro předpovídání sekundární struktury a PhD-SNP pro předpovídání škodlivosti konkrétních aminokyselinových mutací. Výsledky simulačních experimentů jsou graficky znázorněny a je diskutován jejich význam v souvislosti s výše zmíněnou hypotézu.
|
|
|
Evoluční strategie v úloze predikce vlivu aminokyselinových mutací na stabilitu proteinů
Kadlec, Miroslav ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Bendl, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá predikcí vlivu aminokyselinových mutací na stabilitu proteinu. Cílem je vytvořit konsenzuální prediktor využívající výstupy vybraných existujících nástrojů za účelem zvýšení úspěšnosti predikce. Optimální konsenzus mezi těmito nástroji byl hledán s pomocí evolučních strategií (ES) ve třech variantách: evoluční strategie s pravidlem 1/5, varianta s autoevolucí typu 2 a metoda CMA-ES. Kvalita nalezených řešení byla následně testována na nezávislé datové sadě. Výsledky všech tří variant dosahovaly podobných přesností predikce, jako nejlepší byl vyhodnocen vektor vah nalezený ES s autoevolucí typu 2. Oproti samostatným prediktorům vykazovala konsenzuální metoda na trénovacích datech zlepšení Pearsonova korelačního koeficientu o 0,057. Na testovací sadě byl její přínos nižší (zlepšení o 0,040). Poměrně malý přínos k přesnosti predikcí na trénovací i testovací datové sadě byl způsoben tím, že pro některé záznamy se nepodařilo získat výsledky všech dílčích nástrojů. V případě vypuštění těchto záznamů přinesla konsenzuální metoda zlepšení Pearsonova korelačního koeficientu o 0,118.
|
host ::
RSS.