BORKO, S. Analýza proteinových mutací souvisejících s rakovinou [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.

Posudky

Posudek vedoucího

Musil, Miloš

Student byl aktivní, jeho postup byl pravidelně konzultován a projekt byl dotažen do publikační kvality. S přihlédnutím k tomu, že student se na projektu aktivně podílel dva roky, během kterých spolupracoval s týmem z Loschmidtových laboratoří (a projekt byl dále konzultován s molecularním tumor boardem), a že výsledek práce bude převeden do vysoce impaktované publikace nemohu hodnotit jinak než stupněm výborně (A) .

Dílčí hodnocení
Kritérium Známka Body Slovní hodnocení
Informace k zadání Jedná se o náročnější zadání, jelikož kromě samotné implementace nástroje si student musel nastudovat obsáhlou problematiku týkající se proteinů a rakoviny a součástí projektu je také i část používající strojové učení. Bylo nezbytné, aby se student zapojil do rozsáhlého týmu expertů v oblasti bioinformatiky, biologie a medicíny a průběžně s nimi konzultoval svůj postup. Dokončený projekt je navíc aktuálně připravován pro publikaci s impact faktorem.
Práce s literaturou Student využíval doporučené zdroje a další vyhledával samostatně.
Aktivita během řešení, konzultace, komunikace Student pracoval po celý rok, postup byl pravidelně konzultován a dílčí úkoly vždy splněny.
Aktivita při dokončování Jelikož student na projektu pracoval déle než svůj poslední rok studia, práce byla dokončena v předstihu a dostatečně konzultována.
Publikační činnost, ocenění Student je jedním z hlavních autorů připravované publikace s impact faktorem. Pravděpodobným cílem je Briefings in Bioinformatics (aktuální IF 13.994).
Navrhovaná známka
A
Body
98

Posudek oponenta

Martínek, Tomáš

Předložená diplomová práce je velmi kvalitní a student prokázal, že je schopen pochopit poměrně náročnou problematiku a vytvořit nový nástroj pro predikci rakovinotvorných mutací, včetně vhodného webového rozhraní. S ohledem na vyšší obtížnost zadání a značný rozsah provedených prací hodnotím stupněm výborně (A) .

Dílčí hodnocení
Kritérium Známka Body Slovní hodnocení
Náročnost zadání Cílem práce bylo vytvořit prediktor rakovinotvorných mutací  PredictSNP Onco a doplnit jej o vhodné webové rozhraní. Pro vytvoření požadovaných výstupů bylo potřeba zkombinovat výsledky několika predikčních nástrojů, vytvořit vhodnou datovou sadu, vybrat a natrénovat vhodný model strojového učení a vše doplnit o uživatelsky přívětivé webové rozhraní. S ohledem na rozsah těchto prací považuji zadání za obtížnější.
Rozsah splnění požadavků zadání I přes značný rozsah prací student splnil zadání ve všech bodech.
Rozsah technické zprávy Text práce tvoří 60 vysázených stran včetně seznamu literatury.
Prezentační úroveň technické zprávy 85 Text diplomové práce je dobře strukturovaný , rozsahy jednotlivých částí textu jsou vyvážené a samotný text je pro čtenáře dobře pochopitelný .
Formální úprava technické zprávy 85 Text práce je na velice dobré typografické úrovni . Jazykovou stránku bohužel nejsem schopen posoudit, jelikož je práce psaná ve slovenském jazyce.
Práce s literaturou 95 Práce s literaturou je na dobré úrovni. Čerpáno bylo z velice kvalitních časopiseckých publikací z oblasti molekulární biologie a predikce vlivu mutace na různé aspekty struktury a funkce proteinu  Převzaté části textu a obrázky jsou řádně označeny a odděleny od vlastního přínosu.
Realizační výstup 98 Hlavní realizační výstupy práce tvoří zdrojové kódy: a) prediktoru vlivu mutací v jazyce python, b) jednotlivých modulů výpočetního jádra v jazyce java a c) webového rozhraní využívající knihovny React. Uvedené zdrojové kódy jsou funkční a v souladu s licenčními podmínkami.
Využitelnost výsledků Předložená práce je spíše experimentálního charakteru a vytvořené výstupy nabízí nový pohled/přístup pro predikci rakovinotvorných mutací.  Výsledná webová aplikace byla vytvořena za účelem přímého použití ze strany medicínské komunity a lze tedy očekávat, že bude v budoucnu využívána v praxi.
Navrhovaná známka
A
Body
95

Otázky

eVSKP id 146242