Predikce vlivu mutace na rozpustnost proteinů

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Rozpustnosť proteínov je kľúčový problém, ktorý úzko súvisí s požiadavkou na výrobu funkčného proteínu. Prediktor vplyvu mutácie na rozpustnosť proteínov by mohol viesť k značnému šetreniu času a financií, pretože je schopný in silico predikcie mutácií, ktoré zlepšujú rozpustnosť ešte pred zahájením hlbokého mutačného testovania v laboratóriu. V tejto práci je prezentovaný nový prediktor vplyvu mutácie na rozpustnosť proteínov SoluProtMut, založený na metódach strojového učenia. Väčšina existujúcich nástrojov predikujú tento vplyv zo sekvencie aminokyselín. Okrem tejto sekvencie, prediktor prezentovaný v tejto práci využíva aj priestorovú štruktúru proteínu, čím sa môže výrazne zvýšiť jeho presnosť.
Protein solubility is a key problem in production of functional proteins. Prediction of the effect of mutation on protein solubility could save a lot of time and money, as it would provide in silico prediction of solubility enhancing mutations before performing deep mutational scanning in laboratory. In this work, new predictor of the effect of mutation on protein solubility SoluProtMut is introduced that is based on machine learning methods. Most of the existing predictors predict the effect from the amino acid sequence. In addition to the sequence, the tool presented in this work also uses the spatial structure of the protein, which can significantly increase it's accuracy.
Description
Citation
MARKO, J. Predikce vlivu mutace na rozpustnost proteinů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda) Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen) Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-07-13
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Vo vyhodnotení uvádzate, že dátová sada, na ktorej bol trénovaný nástroj OptSolMut, zdieľala značné množstvo príkladov s dátovou sadou na ktorej bol tento nástroj testovaný. Neskúšal ste tento nástroj znovu trénovať, tak aby k prieniku trénovacej a testovacej sady nedochádzalo ? Ak nástroj nie je možné pretrénovať, akým spôsobom by bolo možné sa s týmto problémom vyrovnať a získať porovnanie Vášho riešenia s metódou OptSolMut ? Je vaše řešení založeno na použití existujících modulů vhodně složených dohromady s cílem vyřešit vaši úlohu nebo jste vytvářel zcela nové metody? Jak pracujete s existujícími články? Využíval jste vlastní metody prohledávání struktur? Můžete uvést příklad mutace?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO