prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje aktivnosti peptida uporabom neuronskih mreža temeljenih na grafovima
  Download
PDF 1.31 MB
undergraduate thesis
Predviđanje aktivnosti peptida uporabom neuronskih mreža temeljenih na grafovima
2023. urn:nbn:hr:190:377404
Cvetko, Jakov
University of Rijeka
Faculty of Engineering
Department of Computer Engineering

Cite this document

Cvetko, J. (2023). Predviđanje aktivnosti peptida uporabom neuronskih mreža temeljenih na grafovima (Undergraduate thesis). Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:377404

Cvetko, Jakov. "Predviđanje aktivnosti peptida uporabom neuronskih mreža temeljenih na grafovima." Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:377404

Cvetko, Jakov. "Predviđanje aktivnosti peptida uporabom neuronskih mreža temeljenih na grafovima." Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:377404

Cvetko, J. (2023). 'Predviđanje aktivnosti peptida uporabom neuronskih mreža temeljenih na grafovima', Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, accessed 31 March 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:377404

Cvetko J. Predviđanje aktivnosti peptida uporabom neuronskih mreža temeljenih na grafovima [Undergraduate thesis]. Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering; 2023 [cited 2025 March 31] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:377404

J. Cvetko, "Predviđanje aktivnosti peptida uporabom neuronskih mreža temeljenih na grafovima", Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, Rijeka, 2023. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:377404

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitlePredviđanje aktivnosti peptida uporabom neuronskih mreža temeljenih na grafovima
Title (english)Peptide activity prediction based on graph neural entwork
AuthorJakov Cvetko
MentorGoran Mauša (mentor)
Committee memberMiroslav Joler (predsjednik povjerenstva)
Committee memberGoran Mauša (član povjerenstva)
GranterUniversity of Rijeka
Faculty of Engineering
(Department of Computer Engineering)
Rijeka
Defense date and country2023-09-12, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Artificial Intelligence
Abstract
Ovaj završni rad istražuje predviđanje aktivnosti antiviralnih peptida putem neuronskih mreža temeljenih na grafovima. Rad opisuje sve faze procesa, počevši od konverzije SMILES zapisa peptidnih molekula u grafove pa sve do obuke modela za predviđanje njihovih aktivnosti pomoću neuronskih mreža temeljenih na grafovima. Ovaj rad pruža duboki uvid u primjenu neuronskih mreža temeljenih na grafovima u biokemijskoj analizi te naglašava važnost precizne analize performansi za postizanje pouzdanih... More rezultata. Less
Abstract (english)
This thesis investigates peptide activity antiviral prediction via graph-based neural networks. The paper describes all stages of the process, starting from the conversion of SMILES records of peptide molecules into graphs and up to the training of models to predict their activities using graph-based neural networks. This paper provides deep insight into the application of graph-based neural networks in biochemical analysis and highlights the importance of precise performance analysis to... More achieve reliable results. Less
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:190:377404
Study programmeTitle: Computer Engineering
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) icon
Created on2023-09-12 13:50:11
accessibility

closeAccessibilityrefresh

If you wish to permanently save changes, click on Save, if not - your settings will be reset when you restart the browser.