Predikce vlivu mutací na stabilitu proteinů
Loading...
Date
Authors
Rosinská, Monika
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
Cílem této práce bylo vytvořit klasifikační model, který dokáže rozlišovat mutace proteinu jako stabilizující či destabilizující. Model byl implementován pomocí konvolučních neuronových sítí s využitím předtrénované sítě ResNet50V2 a datové sady založené na FireProtDB. Model dokáže predikovat vliv mutací na stabilitu proteinu s přesností 0.7 a zároveň poskytuje informaci o míře jistoty dané predikce.
The aim of this thesis is to develop a classification model for protein mutations, distinguishing between stabilizing and destabilizing variants. The model was implemented using a convolutional neural network architecture, utilising the ResNet50V2 pre-trained neural network and a dataset sourced from FireProtDB. With an accuracy of 0.7, the model effectively predicts the impact of mutations on protein stability. Furthemore, it can provide a confidence measure for its predictions.
The aim of this thesis is to develop a classification model for protein mutations, distinguishing between stabilizing and destabilizing variants. The model was implemented using a convolutional neural network architecture, utilising the ResNet50V2 pre-trained neural network and a dataset sourced from FireProtDB. With an accuracy of 0.7, the model effectively predicts the impact of mutations on protein stability. Furthemore, it can provide a confidence measure for its predictions.
Description
Keywords
predikce stability mutovaného proteinu , stabilita proteinu , jednobodová mutace , proteinové inženýrství , konvoluční neuronové sítě , machine learning , protein mutant stability prediction , protein stability , single-point mutation , protein engeneering , convolutional neural network , machine learning
Citation
ROSINSKÁ, M. Predikce vlivu mutací na stabilitu proteinů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Bioinformatika a biocomputing
Comittee
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (člen)
Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (člen)
Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-17
Defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena