Predikce terciární struktury RNA s využitím více vzorů
RNA tertiary structure prediction using multiple templates
Predikce terciární struktury RNA s využitím více vzorů
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/110217Identifikátory
SIS: 211535
Kolekce
- Kvalifikační práce [10690]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Jelínek, Jan
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Umělá inteligence
Katedra / ústav / klinika
Katedra teoretické informatiky a matematické logiky
Datum obhajoby
16. 9. 2019
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Slovenština
Známka
Dobře
Klíčová slova (česky)
predikcia RNA template komparatívne modelovnieKlíčová slova (anglicky)
prediction RNA template comparative modelingV tejto práci ďalej rozvíjame algoritmus homológnej predikcie terciárnej štruktúry RNA, ktorý bol navrhnutý a naimplementovaný v rámci mojej bakalárskej práce.Venujeme sa väčšej automatizácii implementácie algoritmu a jeho jednoduchšiemu použitiu tak, aby bol schopný predikovať RNA štruktúru molekuly bez manuálnych zásahov, len na základe sekvencie cieľovej štruktúry. Algoritmus ďalej rozširujeme o homológnu predikciu sekundárnej štruktúry a možnosť použitia viacerých template štruktúr, čo by malo viesť k zmenšeniu prehľadávaného priestoru pri predikcii nekonzervovaných úsekov predikovanej štruktúry, a tým zvýšiť celkovú presnosť predikcie.
In this thesis we will further develop the algorithm of homologous prediction of tertiary RNA structure. The algorithm was originally created and implemented in my bachelor thesis. We will focus on further automatization of algorithm implementation and we are going to make it easier to use. The user will be able to predict tertiary structure of RNA based only on target structure sequence. The algorithm will be also extended to use multiple template structures for prediction and it will be able to firstly predict the secondary structure of the target molecule. Both of these modifications should lead to more precise prediction by restricting the search space and reducing the size of unconserved regions of the predicted structure.