Show simple item record

Graph-based molecular representation and its utilization in virtual screening
dc.contributor.advisorHoksza, David
dc.creatorŠťastná, Aneta
dc.date.accessioned2017-07-11T13:24:18Z
dc.date.available2017-07-11T13:24:18Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/86166
dc.description.abstractGrafy jsou přirozeným způsobem reprezentace molekul. Přesto se grafové reprezentace a algoritmy běžně nepoužívají ke zjišťování podobnosti molekul ve virtuálním screeningu. V této práci testujeme grafové přístupy ve virtuálním screeningu založeném na ligandech. Podobnost molekulových grafů počítáme pomocí největšího společného podgrafu a grafové editační vzdálenosti. Používáme implementace fmcs z chemoinformatické knihovny RDKit pro určení největšího společného podgrafu a GraphMatchingToolkit od K. Riesena pro určení grafové editační vzdálenosti. Nalezli jsme vhodné kombinace parametrů pro aplikaci ve virtuálním screeningu. Výsledky ukazují, že grafové přístupy jsou kvalitativně srovnatelné se stávajícími metodami.cs_CZ
dc.description.abstractGraphs are natural way of representing molecules. However, graph representations and algorithms are not being used for finding similarity of molecules in virtual screening. In this work we test the graph-based methods in ligand-based virtual screening. The similarity of molecular graphs is determined by maximum common subgraph and graph edit distance. We use implementations fmcs from chemoinformatic library RDKit for maximum common subgraph and GraphMatchingToolkit from K.Riesen to determine graph edit distance. We have found suitable combinations of parameters for aplication in ligand-based virtual screening. The results suggest that performance of graph based methods is comparable to the state-of-the-art methods.en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectgrafcs_CZ
dc.subjectpodobnostcs_CZ
dc.subjectchemická informatikacs_CZ
dc.subjectvirtuální screeningcs_CZ
dc.subjectgraphen_US
dc.subjectsimilarityen_US
dc.subjectchemical informaticsen_US
dc.subjectvirtual screeningen_US
dc.titleGrafová reprezentace molekul a její využití ve virtuálním screeningucs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2017
dcterms.dateAccepted2017-06-20
dc.description.departmentDepartment of Software Engineeringen_US
dc.description.departmentKatedra softwarového inženýrstvícs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId189242
dc.title.translatedGraph-based molecular representation and its utilization in virtual screeningen_US
dc.contributor.refereeKopecký, Michal
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineObecná informatikacs_CZ
thesis.degree.disciplineGeneral Computer Scienceen_US
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra softwarového inženýrstvícs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Software Engineeringen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csObecná informatikacs_CZ
uk.degree-discipline.enGeneral Computer Scienceen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csGrafy jsou přirozeným způsobem reprezentace molekul. Přesto se grafové reprezentace a algoritmy běžně nepoužívají ke zjišťování podobnosti molekul ve virtuálním screeningu. V této práci testujeme grafové přístupy ve virtuálním screeningu založeném na ligandech. Podobnost molekulových grafů počítáme pomocí největšího společného podgrafu a grafové editační vzdálenosti. Používáme implementace fmcs z chemoinformatické knihovny RDKit pro určení největšího společného podgrafu a GraphMatchingToolkit od K. Riesena pro určení grafové editační vzdálenosti. Nalezli jsme vhodné kombinace parametrů pro aplikaci ve virtuálním screeningu. Výsledky ukazují, že grafové přístupy jsou kvalitativně srovnatelné se stávajícími metodami.cs_CZ
uk.abstract.enGraphs are natural way of representing molecules. However, graph representations and algorithms are not being used for finding similarity of molecules in virtual screening. In this work we test the graph-based methods in ligand-based virtual screening. The similarity of molecular graphs is determined by maximum common subgraph and graph edit distance. We use implementations fmcs from chemoinformatic library RDKit for maximum common subgraph and GraphMatchingToolkit from K.Riesen to determine graph edit distance. We have found suitable combinations of parameters for aplication in ligand-based virtual screening. The results suggest that performance of graph based methods is comparable to the state-of-the-art methods.en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra softwarového inženýrstvícs_CZ


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV