Dolce: Databáze lokálních konformací DNA

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Lineární klasifikátor
Advertisements

 Proč: ◦ Vývoj algoritmů spjatých s medicínskými daty  Členové: ◦ Doktorandi – 4 ◦ Studenti – 7.
INTERNET A WORL WIDE WEB JAKO SOUČÁST INFORMAČNÍHO SYSTÉMU ZÁKLADNÍ ŠKOLY Petr Vitásek, 2004 Diplomová práce.
Individuální náhrady skeletálních defektů
1.E Biologie.
Prezentace prototypu.  Desktopová aplikace  C#, MySQL  Stavební kameny (třídy) aplikace  ISControler  DB  ADSGraf.
Teoretická výpočetní chemie
DOK „Umělá inteligence“ v DOK (i jinde). NEURONOVÉ SÍTĚ.
Návrh modelů Jan Brůha IREAS. Návrh otázek a modelů Jaký vliv měla podpora z ESF v OP LZZ 1.1 na obrat / zisk a zaměstnanost firem? – Jde o srovnání mezi.
Decision Trees & Genetic Programming 1 Klasické DT V některých případech nepraktické.
Neuronové sítě Jakub Krátký.
Ú STAV BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ V YSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V B RNĚ.
Řízení přístupových práv uživatelů
Procedury a funkce Základní charakteristika a použití v programu.
Bioinformatický a chemoinformatický výzkum v Loschmidtových laboratořích Loschmidtovy laboratoře, Ústav experimentální biologie, Výzkumné centrum toxických.
Jaromír Skorkovský ESF MU KAMI
What is Bioinformatics?---The Tight Definition "Classical" bioinformatics Fredj Tekaia at the Institut Pasteur offers this definition of bioinformatics:
Jaroslav Šnajberk, Přemek Brada
Systémy pro podporu managementu 2
Metainformační systém založený na XML Autor: Josef Mikloš Vedoucí práce: Ing. Jan Růžička, Ph.D. V/2004.
Práce vyjadřuje osobní názory autorů. Práce vznikla v rámci výuky. Práce v žádném případě nevyjadřuje stanoviska Českého vysokého učení technického v Praze.
1.ročník šk.r – 2012 Obecná biologie
1 Kognitivní inspirace třídění na základě závislostí atributů Jan Burian Eurfomise centrum – Kardio, Ústav informatiky AV ČR Článek je dostupný na WWW:
Dokumentace informačního systému
EGEE-II INFSO-RI Enabling Grids for E-sciencE EGEE and gLite are registered trademarks Distribuce dat experimentu ATLAS Jiří Chudoba.
Nová metoda pro generování 2D farmakoforového modelu David Hoksza 1,2, Daniel Svozil 2 SIRET Research Group MFF UK Laboratoř informatiky a chemie FCHT.
Systémy pro podporu managementu 2 Inteligentní systémy pro podporu rozhodování 1 (DSS a znalostní systémy)
Moderní byznys Jan Kovařík. ”Zlepší-li se toky informací ve firmě, pak řešení jednotlivých podnikatelských problémů již přijdou sama.” Bill Gates, Byznys.
Jiří Fejfar Perceptron Jiří Fejfar
NIST WebBook Chemie (NIST Chemistry Webbook)‏. NIST WebBook Chemie (NIST Chemistry Webbook) NIST- National Institute for Standarts and Technology
Klasifikace klasifikace: matematická metoda, kdy vstupní objekty X(i) jsou rozřazovány do tříd podle podobnosti metody klasifikace bez učitele: podoba.
Jiří Vondrášek Ústav organické chemie a biochemie AV ČR Bioinformatika podzimní škola výpočetní chemie, Praha 2006.
Modely uživatelských preferencí. Obsah Jak se vyjadřují preference Modely preferencí a jejich učení Model založený na atributech Kolaborativní filtrování.
Aktuální trendy při řízení velkých výstavbových projektů
Molekulární základy dědičnosti
Automatizovaná podpora výběru nástroje pro dobývání znalostí Jakub Štochl.
Paralelní algoritmy ve zpracování dat Bc. Jan Hofta Výzkumný úkol:
Zkušenosti s evropskými infrastrukturními projekty (ESFRI) a spolupráce v rámci ERIC (European research infrastructure consortium) a související komunikace.
© Doc. Miniberger, BIVŠ UML modelování Webové služby představují sadu standardů umožňující komunikaci aplikací bez ohledu na platformu, na které jsou provozovány.
Zpracoval :Ing. Petr Dlask, Ph.D. Pracoviště :Katedra Ekonomiky a řízení stavebnictví ČVUT v Praze Adresa :Thákurova 7, Praha 6, Dejvice Optimalizace.
Strukturní analýza proteinů pomocí rentgenové difrakce
Vícerozměrný přístup pro indexování XML dat
Petr Junek Laboratoř DPZ, Katedra mapování a kartografie
TEORIE SPORTOVNÍHO TRÉNINKU
Proteinové databáze.
Zahraniční odborné stáže jako nástroj k implementaci ECVET Setkání zástupců škol a podniků působících v oblasti chemického průmyslu Praha
Hodnocení výstupů dynamických modelů Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E LS, 2015, K126 EKO.
Praktická využití UNS V medicínských aplikacích Jan Vrba 2006.
České vysoké učení technické v Praze Fakulta stavební Katedra mapování a kartografie Návrh koncepce prostorového informačního systému památkového objektu.
Neuronové sítě.
Dolování znalostí z vícejazyčných textových dat Luděk Svozil , Brno Vedoucí práce: doc. Ing. František Dařena, Ph.D.
Biotechnologie, technologie budoucnosti Aleš Eichmeier.
© Institut biostatistiky a analýz INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Kapitola 5: Úvod do analytických technologií Webu Vítězslav Šimon (SIM0047) Adaptivní webové systémy (AWS)
Katedra řídicí techniky FEL ČVUT1 5. Přednáška. Katedra řídicí techniky FEL ČVUT2 Regulační obvod S … regulovaná soustava R … regulátor (řídicí systém)
Dietární nukleotidy a sekreční imunita Richter, J. 1, Svozil, V. 2, Král,J. 1, Rajnohová Dobiášová L. 1, Stiborová, I. 1, Pohořská, J. 1, Mašláň, J. 2,
Analýza a interaktivní reporting nad medicinským kurikulem
V Českých Budějovicích, únor 2017
Molekulárně-biologické databáze
Vědeckovýzkumný informační systém
Reporting as a Part of DSS
Metody strojového učení
Projekt - K620 Řízení a modelování silniční dopravy
Modelování struktury proteinů
NUKLEOVÉ KYSELINY [6], [7]
Cvičení z molekulární biologie
Úloha 8 Predikce terciární struktury proteinů
Neuronové sítě.
Marie Rottrová
Neuronové sítě.
Transkript prezentace:

Dolce: Databáze lokálních konformací DNA Petr Čech Laboratoř informatiky a chemie VŠCHT Praha

Motivace biologické makromolekuly se účastní procesů probíhajícíh v živých organismech biomakromolekuly spolu interagují interakce mění jejich strukturu DNA protein protein/DNA

Struktura DNA

Struktura DNA stavební jednotky nukleotid

variabilita na lokální úrovni Struktura DNA variabilita na lokální úrovni dinukleotid

variabilita na lokální úrovni Struktura DNA variabilita na lokální úrovni „suite“ dinukleotid

Cíle Vyvinout automatický proces klasifikace lokálních konformací DNA aplikace metod strojového učení ve strukturní biologii Vytvořit databázi strukturních dat do databáze zahrnout klasifikaci lokálních konformací DNA

lokálních konformací DNA Klasifikace lokálních konformací DNA Datová množina – „zlatý standard“ 447 struktur ≈ 7 739 dinukleotidů 18 tříd Publikace IF = 8.278 Svozil D., Kalina J., Omelka M., Schneider B. DNA conformations and their sequence preferences. Nucleic Acids Research, 2008, 36 (11)

Automatizace klasifikace lokálních konformací DNA přiřazení dat do již známých tříd metody strojového učení, klasifikátory k-NN (k – Nearest Neighbour) MLP (Multi-layer perceptron) RBF (Radial Basis Function) RR (Regularised Regression) v nepřiřazených datech najít nové třídy shluková analýza vlastní algoritmus, maximální odchylka torzních úhlů 20° : α, ε, ζ, χ | 30° : β | 15° : γ | 10° : δ

pro klasifikaci lokálních konformací DNA Automatický postup pro klasifikaci lokálních konformací DNA Publikace IF = 3.02 Čech P., Kukal J., Černý J., Schneider B., Svozil D., Automatic workflow for the classification of local DNA conformations. BMC Bioinformatics, 2013, 14(1)

pro klasifikaci lokálních konformací DNA Automatický postup pro klasifikaci lokálních konformací DNA Aplikace na DNA struktury (~ únor 2013) => 11 461 dinukleotidů 91 % přiřazeno nalezeno 6 nových tříd Publikace IF = 3.02 Čech P., Kukal J., Černý J., Schneider B., Svozil D., Automatic workflow for the classification of local DNA conformations. BMC Bioinformatics, 2013, 14(1)

Databáze lokálních konformací DNA Dolce Databáze lokálních konformací DNA

aktuální stav databáze Dolce aktuální stav databáze 2 819 struktur strukturní parametry 505 643 db záznamů Publikace v přípravě Čech P., Svozil D., Dolce: database of local DNA conformers. Nucleic Acids Research, 2014

Závěr Vyvinut automatický postup pro klasifikaci lokálních konformací DNA http://ich.vscht.cz/projects/dolce

Děkuji za pozornost.