Bioinformatický nástroj pro predikci rozpustnosti proteinů

Abychom dosáhli levnější a efektivnější výroby proteinů, musíme být schopni predikovat, zda budou proteiny rozpustné. V této práci se zabýváme vytvořením bioinformatických datových sad na základě databází Target Track a eSol, testováním příznaků používaných v existujících nástrojích zabývajících se rozpustností proteinů a tvorbou nového prediktoru. Přestože se nám nedaří vytvořit efektivní nástroj na predikci rozpustnosti proteinů, zjišťujeme, že ve většině případů staré příznaky na nové datové sadě nekorelují s rozpustností proteinů tak silně, jako tomu je u starších a menších datových sad.
To achieve cheaper and more efficient protein production, we must be able to predict protein solubility. In this thesis, we describe creation of bioinformatic data sets based on Target Track and eSol databases, we test the features used in existing protein solubility prediction tools and create a new predictor. Even though we fail to create an effective prediction tool we find out that in most cases the old features tested on the new data do not correlate with protein solubility as strongly as others repot in older and smaller datasets.

Keywords

Rozpustnost proteinů, Strojové učení, Agregace proteinů, Proteinové inženýrství, Syntéza proteinů, Protein solubility, Machine learning, Protein Aggregation, Protein engineering, Protein synthesis

Citation

ČERMÁK, J. Bioinformatický nástroj pro predikci rozpustnosti proteinů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.

Language of document

cs

Study field

Informační technologie

Comittee

prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Miroslav Švéda, CSc. (místopředseda) Ing. Jaroslav Dytrych, Ph.D. (člen) Ing. Martin Hrubý, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (člen)

Date of acceptance

2017-06-14

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 D. Otázky u obhajoby: V závěru práce naznačujete, že pro dosažení větší přesnosti prediktoru může vést upravení datové sady nebo zavedení nových příznaků. Jaké konkrétní úpravy datové sady nebo nové příznaky by to mohly být?

Result of defence

práce byla úspěšně obhájena

Document licence

Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení