Year: 2024
Type: dissertation
Abstract: Izvleček: Beljakovine so makro molekule, ki igrajo ključno vlogo v vseh živih organizmih.Različne značilnosti aminokislin in zaporedje aminokislin vplivajo na njegovo končno 3D strukturo, ki določa delovanje in funkcijo proteina.Ker so beljakovine pomembne tarče pri odkrivanju zdravil, so informacije o njihovi 3D obliki bistvenega pomena.Dinamično obnašanje proteinov opisujemo z različnimi paramteri, eden izmed njih je temperaturni faktor ali B-faktor.Natančna napoved temperaturnega faktorja lahko dodatno pripomore k vpogledu v mobilnost posameznih atomov ali ostankov, kar pomaga razumeti in bolje predvideti strukturo in funkcijo proteina.V zadnjih letih se nevronske mreže uporabljajo na vseh področjih, vključno z bioinformatiko, molekularno biologijo in medicino.V tej študiji se modeli nevronskih mrež z metodami, ki temeljijo na grafih, uporabljajo za napovedovanje B-faktorja znanih proteinov.Učinkovitost modelov je bila ovrednotena prek funkcije izgube srednje kvadratne napake, Spearmanovega koeficienta in koeficienta determinacije (R 2 ).Rezultati so pokazali, da so bili modeli z gostejšimi plastmi, ki so uporabljali optimizator Adam, aktivacijsko funkcijo ReLu in 5-kratno navzkrižno preverjanje, boljši od drugih.Vendar bi lahko obravnavane modele v prihodnjih delih še izboljšali.Pugacheva O. Prediction of protein temperature factor using neural networks.
Author: Pugacheva, Olga
Language: English
Subfield: Molecular Biology
Domain: Life Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7115269239
Cites:
Cited by:
Related to: