but.committee	prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Zdeněk Vašíček, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen) Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen) prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (člen)	cs
but.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: Z textu mi nebylo zřejmé, zda mapování ASR sekvencí do latentního prostoru dopadlo dobře či nikoliv. Z obrázku 8.4 spíše plyne, že evoluční vztahy se v latentním prostoru nedaří vždy zachytit v dostatečné míře. Jak to tedy je? Jak úspěšná byla rekonstrukce trénovacích sekvencí z latentního prostoru zpět do sekvenčního? Do jaké míry může tato rekonstrukce ovlivnit kvalitu generovaných ASR sekvencí? Kolik trénovacích vzorků a jaké parametry enkodéru jsou obvyklé v úspěšných aplikacích této metody (např. v oblasti zpracování videa, zvuku)? Odpovídá to parametrům úloh v oblasti proteinového inženýrství?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie a umělá inteligence	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Musil, Miloš	cs
dc.contributor.author	Kohout, Pavel	cs
dc.contributor.referee	Martínek, Tomáš	cs
dc.date.created	2022	cs
dc.description.abstract	Proteinové inženýrství je interdisciplinární vědní obor zabývající se návrhem vylepšených proteinů. Úspěšnou metodou využívanou pro návrh stabilnějších a aktivnějších proteinů je ancestrální rekonstrukce sekvencí. Tato metoda zkoumá evoluční vztahy mezi existujícími proteiny a za pomoci fylogenetických stromů vytváří jejich evoluční předchůdce, které kýžené vylepšené vlastnosti často vykazují. Proto nové a robustnější metody využívající matematické modely společně s obrovským množstvím sekvenčních dat by se mohly stát mocným nástrojem proteinového inženýrství. Tato diplomové práce se zabývá použitím variačních autoenkodérů jako alternativního přístupu k návrhu ancestrálních sekvencí oproti konvenčním metodám využívajícím fylogenetické stromy. V práci byly provedeny experimenty pro optimalizaci architektury a navrženy statistické metody pro evaluaci kvality modelů a generovaných sekvencí. Současně byly provedeny zkoušky robustnosti celé metody a navrhnuty a implementovány strategie pro generaci sekvence předků.	cs
dc.description.abstract	Protein engineering is an interdisciplinary science concerned with the design of improved proteins. A successful method used to design more stable and active proteins is ancestral sequence reconstruction. This method explores the evolutionary relationships between existing proteins and uses phylogenetic trees to generate their evolutionary ancestors, which often exhibit the desired improved properties. Therefore, new and more robust methods using mathematical models together with huge amounts of sequence data could become a powerful tool for protein engineering. This thesis explores the use of variational autoencoders as an alternative approach to ancestral sequence design compared to conventional methods using phylogenetic trees. Experiments were performed to optimize the architecture and statistical methods were proposed to evaluate the quality of the models and the sequences generated. At the same time, robustness tests of the whole method were performed and strategies for ancestral sequence generation were proposed and implemented.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	KOHOUT, P. Využití variačních autoenkodérů pro ancestrální rekonstrukci sekvencí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.	cs
dc.identifier.other	145489	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/207884
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	bioinformatika	cs
dc.subject	strojové učení	cs
dc.subject	generativní modely	cs
dc.subject	variační autoenkodéry	cs
dc.subject	proteinové inženýrství	cs
dc.subject	ancestrální rekonstrukce	cs
dc.subject	optimalizace proteinů	cs
dc.subject	bioinformatics	en
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	generative models	en
dc.subject	variational autoencoders	en
dc.subject	protein engineering	en
dc.subject	ancestral reconstruction	en
dc.subject	protein optimization	en
dc.title	Využití variačních autoenkodérů pro ancestrální rekonstrukci sekvencí	cs
dc.title.alternative	The Application of Variational Autoencoders for Ancestral Sequence Reconstruction	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2022-06-21	cs
dcterms.modified	2022-06-23-09:13:52	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	145489	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:36:01	en
sync.item.modts	2025.01.15 14:48:50	en
thesis.discipline	Bioinformatika a biocomputing	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav informačních systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Využití variačních autoenkodérů pro ancestrální rekonstrukci sekvencí

Files

Original bundle

Collections