Identifikace cílů RNA vazných proteinů pomocí Machine Learning algoritmů – Mgr. Eliška Chalupová, Ph.D.
Mgr. Eliška Chalupová, Ph.D.
Doctoral thesis
Identifikace cílů RNA vazných proteinů pomocí Machine Learning algoritmů
RNA binding protein target site identification using Machine Learning algorithms
Abstract:
RNA-vazné proteiny hrají klíčovou roli v post-transkripčních procesech a jsou často spojovány s různými poruchami. Objasnění jejich vazebných preferencí je zásadní pro porozumění jejich regulačním mechanismům. Tato disertační práce se zaměřuje na výpočetní přístupy pro identifikaci vazebných míst těchto proteinů a spojuje tři samostatné projekty. První projekt využívá konvoluční neuronové sítě pro …moreAbstract:
RNA-binding proteins play a pivotal role in post-transcriptional processes and are often linked to various disorders. Understanding their binding preferences is essential for unraveling their regulatory mechanisms. This thesis focuses on computational approaches for RBP target site identification, combining three distinct projects. First project employs convolutional neural networks for small RNA loci …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 3. 1. 2024
Identifier:
https://is.muni.cz/th/v1h1i/
Thesis defence
- Date of defence: 28. 2. 2024
- Supervisor: PhD Panagiotis Alexiou
- Reader: PhD Stanislav Mazurenko, Dr. Julian König
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
CHALUPOVÁ, Eliška. \textit{Identifikace cílů RNA vazných proteinů pomocí Machine Learning algoritmů}. Online. Doctoral theses, Dissertations. Brno: Masaryk University, Faculty of Science. 2024. Available from: https://theses.cz/id/1c8yg1/.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakultaMasaryk University
Faculty of ScienceDoctoral programme / field:
Genomics and Proteomics / Genomics and Proteomics
Theses on a related topic
-
Automatic Recognition of User Interface States Using Convolutional Neural Networks
Klára Petrovičová -
Modelling small-RNA binding using Convolutional Neural Networks
Eva Klimentová -
Visualization of hidden layers in convolutional neural networks
Jakub Hruška -
Segmentation of Dense Cell Populations using Convolutional Neural Networks
Filip Lux -
Interpretation techniques for deep neural networks in digital histopathology
Martin Krebs -
Tomographic back-projection of either sparse or low-quality projection views, based on convolutional neural networks (CNN)
Payal JAIN -
Použití konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci snímků ptačího peří
Kateřina Zárybnická -
Jak zmást konvoluční neuronové síte?
Erik Daniel MURGAŠ