prikaz prve stranice dokumenta Računalni model za procjenu sklonosti agregaciji peptida i proteina
Pristup korisnicima matične ustanove
završni rad
Računalni model za procjenu sklonosti agregaciji peptida i proteina
2021. urn:nbn:hr:190:145697
Žužić, Lucija
Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Zavod za računarstvo
Katedra za programsku podršku

Citirajte ovaj rad

Žužić, L. (2021). Računalni model za procjenu sklonosti agregaciji peptida i proteina (Završni rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:145697

Žužić, Lucija. "Računalni model za procjenu sklonosti agregaciji peptida i proteina." Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:145697

Žužić, Lucija. "Računalni model za procjenu sklonosti agregaciji peptida i proteina." Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:145697

Žužić, L. (2021). 'Računalni model za procjenu sklonosti agregaciji peptida i proteina', Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, citirano: 21.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:145697

Žužić L. Računalni model za procjenu sklonosti agregaciji peptida i proteina [Završni rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet; 2021 [pristupljeno 21.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:145697

L. Žužić, "Računalni model za procjenu sklonosti agregaciji peptida i proteina", Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, Rijeka, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:145697

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:145697
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovRačunalni model za procjenu sklonosti agregaciji peptida i proteina
Naslov (engleski)Aggregation propensity estimation model for peptides and proteins
AutorLucija Žužić
MentorGoran Mauša (mentor)
Član povjerenstvaKristijan Lenac (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Mauša (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
(Zavod za računarstvo)
(Katedra za programsku podršku)
Rijeka
Datum i država obrane2021-07-07, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Motivirani metodom za računalnu analizu sklonosti agregaciji proteina zasnovanoj na tehnici kliznog prozora, izrađeni su modeli koji svoj izračun temelje na poznatim sklonostima agregaciji aminokiselina, dipeptida i tripeptida. Uspješnost stvorenih metoda procijenjena je usporedbom regija sklonih agregaciji koje je otkrila svaka od njih. Analizirani su koeficijenti korelacije za rezultate novih metoda te za odabrana fizikalna i kemijska svojstva peptida kako bi se otkrilo koji su od njih pouzdani indikatori samosastavljanja. Uzevši u obzir svojstva za koje AUC iznosi više od 0,5 izgrađen je i model predviđanja sklonosti prema samosastavljanju te je primijenjen za skup dizajniranih peptida. Postotak nepolarnih aminokiselina u peptidu pokazao se kao najuspješnije svojstvo te je za metriku vrednovanja AUC postiglo 0,802.
Sažetak (engleski)
Motivated by a method for computer-based analysis of the aggregation propensity of proteins built on a sliding window tehnique, new models, that base their calculations on known aggregation propensities of aminoacids, dipeptides or tripeptides, were made. The successfulness of the created methods was evaluated by comparing the aggregation-prone regions that each of them discovered. Correlation coefficients were analysed for the results of the new methods and for the selected physical and chemical properties of peptides in order to discover which of them are reliable indicators of self-assembly. Taking into consideration properties for which AUC was more than 0,5, a model for the prediction of self-assembly was built and applied to a set of designed peptides. NonPolar Mole% displayed itself as the most successful property and it achieved a value of 0,802 for the AUC evaluation metric.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:190:145697
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ. bacc. ing. comp)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2021-10-11 10:28:39