Bioinformatická analýza dat hmotnostní spektrometrie v metabolomice

but.committeeprof. Ing. Miloslav Pekař, CSc. (předseda) doc. Ing. Petr Dzik, Ph.D. (člen) doc. PharmDr. Ing. Radka Opatřilová, Ph.D. (člen) prof. Mgr. Martin Vala, Ph.D. (člen) prof. Ing. Stanislav Obruča, Ph.D. (místopředseda)cs
but.defenceObhajoba diplomové práce proběhla podle následujícího schématu: prezentace studenta-vyjádření vedoucí/ho-oponentský posudek-reakce na posudek-diskuse s komisí. Student přednesl výborný výtah výsledků své práce, řádně zodpověděl všechny dotazy oponentské i členů komise, pohotově reagoval na připomínky. V diskusi tak student prokázal výbornou schopnost orientace v teoretických i praktických základech problematiky práce. Komise zhodnotila jeho práci celkově jako výbornou. Otázky vznesené během diskuse: Pekař: Už jsou studované postupy někde reálně využívány? Umíte vysvětlit příčiny, proč některé třídící metody nefungovaly? Vala: Při genomických postupech se na úvod testuje kvalita dat… existuje i ve vašich postupech nějaká vstupní kontrola kvality dat? Jakou roli hraje derivatizace a jak by mohla ovlivnit vaše třídící postupy?cs
but.jazykangličtina (English)
but.programChemie pro medicínské aplikacecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMgr. Aleš Křenek, Ph.Den
dc.contributor.authorSkoryk, Maksymen
dc.contributor.refereeRaček,, Tomášen
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractNáplní této diplomové práce je zkoumání a porovnání metod pro analýzu dat hmotnostní spektrometrie se zaměřením na konstruování a interpretace molekulárních sítí. Primárním cílem tohoto výzkumu je identifikace vhodných metrik shodnosti hmotnostních spekter pro vytváření molekulárních sítí, které by odhalily smysluplné vztahy mezi sloučeninami a jejich strukturními a biologickými vlastnostmi. Pro dosažení stanoveného cíle důkladně jsme prozkoumáli výkonnost různých metrik podobností hmotnostních spekter, včetně kosinové podobnosti, spektrální entropie, Spec2Vec a také Spec2Vec a MS2DeepScore založených na metodách strojového učení. Následně jsme použili techniky redukce rozměrů, jako je t-SNE, UMAP, PHATE a Isomap, abychom vizualizovali a lépe porozuměli molekulárním sítím generovaným z těchto metrik. Získané výsledky demonstrují důležitost výběru vhodných metrik podobností a jejich úpravy pro konkrétní datové sady. Tato práce přispívá k oblasti necílené hmotnostní spektrometrie a metabolomiky zkoumáním aplikací molekulárních sítí na datech elektronově-ionizační plynové chromatografií-hmotnostní spektrometrie.en
dc.description.abstractThis Master's thesis explores and compares methods for the analysis of mass spectrometry data, focusing on the construction and application of molecular networks. The primary objective of this study is to identify suitable mass spectra similarity metrics for the construction of molecular networks, which would reveal meaningful relationships between compounds and their structural and biological properties. To achieve this goal, we thoroughly investigated the performance of different mass spectra similarity metrics, including cosine similarity, spectral entropy, as well as machine learning-based Spec2Vec, and MS2DeepScore. We then applied dimensionality reduction techniques, such as t-SNE, UMAP, PHATE, and Isomap, to visualize and to better understand the molecular networks generated from these metrics. Our results demonstrate the importance of selecting appropriate similarity metrics and their adjustment for particular datasets and usecases. This thesis contributes to the field of untargeted mass spectrometry and metabolomics by investigating the applications of molecular networking to electron ionization gas chromatography-mass spectrometry data.cs
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationSKORYK, M. Bioinformatická analýza dat hmotnostní spektrometrie v metabolomice [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta chemická. 2023.cs
dc.identifier.other140815cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/209587
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta chemickács
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectMolecular networkingen
dc.subjectmetabolomicsen
dc.subjectmass spectrometryen
dc.subjectspectral similarityen
dc.subjectmass spectra analysisen
dc.subjectdimensionality reduction.en
dc.subjectMolecular networkingcs
dc.subjectmetabolomicscs
dc.subjectuntargeted mass spectrometrycs
dc.subjectspectral similaritycs
dc.subjectmass spectra analysis.cs
dc.titleBioinformatická analýza dat hmotnostní spektrometrie v metabolomiceen
dc.title.alternativeBioinformatic analysis of mass spectrometry data in metabolomicscs
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2023-05-23cs
dcterms.modified2023-06-05-08:08:06cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta chemickács
sync.item.dbid140815en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 09:58:56en
sync.item.modts2025.01.15 15:39:44en
thesis.disciplineChemie pro medicínské aplikacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta chemická. Ústav fyzikální a spotřební chemiecs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
19.59 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
9.4 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_140815.html
Size:
11.11 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_140815.html
Collections