Predikce proteinových domén
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Práce představuje oblast proteinů a jejich domén. Stručně popisuje metody získání proteinové struktury na různých úrovních hierarchie. Pozornost je dále věnována existujícím nástrojům pro predikci proteinových domén a databázím sdružujícím informace o doménách. Dále jsou představeni vybraní zástupci metod predikce pracující jak s informacemi o vnitřní struktuře molekuly, tak se sekvencí aminokyselin. V příslušné kapitole je nastíněn realizovaný postup predikce hranic domén z primární struktury proteinu, využívající neuronovou síť. Zbývající část práce se zabývá testováním vytvořené implementace metodou křížové validace a možnostmi jejího dalšího rozvoje.
The work is focused on the area of the proteins and their domains. It also briefly describes gathering methods of the protein´s structure at the various levels of the hierarchy. This is followed by examining of existing tools for protein´s domains prediction and databases consisting of domain´s information. In the next part of the work selected representatives of prediction methods are introduced. These methods work with the information about the internal structure of the molecule or the amino acid sequence. The appropriate chapter outlines applied procedure of domains´ boundaries prediction. The prediction is derived from the primary structure of the protein, using a neural network The implemented procedure and its possibility of further development in the related thesis are introduced at the conclusion of this work.
The work is focused on the area of the proteins and their domains. It also briefly describes gathering methods of the protein´s structure at the various levels of the hierarchy. This is followed by examining of existing tools for protein´s domains prediction and databases consisting of domain´s information. In the next part of the work selected representatives of prediction methods are introduced. These methods work with the information about the internal structure of the molecule or the amino acid sequence. The appropriate chapter outlines applied procedure of domains´ boundaries prediction. The prediction is derived from the primary structure of the protein, using a neural network The implemented procedure and its possibility of further development in the related thesis are introduced at the conclusion of this work.
Description
Keywords
Proteiny, struktura proteinů, proteinové domény, klasifikace proteinových domén, databáze proteinových domén, Pfam, SCOP, DOMpred, InterProScan, DoBo, PPRODO, DOMpro, PUU, Domain parser, PSI-BLAST, neuronová síť, Back-Propagation, genetický algoritmus., Proteins, protein structure, protein domain, classification of protein domain. database of protein domains, Pfam, SCOP, DOMpred, InterProScan, PPRODO, DOMpro, PUU, Domain parser, PSI-BLAST, neural network, Back-Propagation, genetic algorithm.
Citation
VALENTA, M. Predikce proteinových domén [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2013.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Bioinformatika a biocomputing
Comittee
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda)
prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jan Staudek, CSc. (člen)
Date of acceptance
2013-06-19
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak 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 B. Otázky u obhajoby: Vstupem neuronové sítě je profil předpokládaného okolí hranice domény. Jak vnímáte riziko, že se neuronová síť naučí rozeznávat spíše jednotlivé vzory trénovacích sekvencí namísto úrovně její konzervovanosti? Nebylo by vhodnější techniku rozdělit na dvě části, kde by první vyhodnocovala úroveň konzervovanosti v okolí hranice a druhá pak na základě tohoto vzoru odhadovala skutečnou hranici domény?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení