Clusterovací algoritmy pro sledování vod v proteinech – Mgr. Bc. Branislav Jenčo
Mgr. Bc. Branislav Jenčo
Bakalářská práce
Clusterovací algoritmy pro sledování vod v proteinech
Clustering algorithms for water tracking in proteins
Anotace:
Práca sa zaoberá klastrovaním bodov na povrchu proteínu, v ktorých vodné molekuly vstupujú do alebo vystupujú z proteínovej štruktúry. Analýza týchto vstupov v priebehu simulácií molekulárnej dynamiky pomáha biochemikom získať informácie o dôležitých tuneloch v proteínovej štruktúre. Cieľom bolo poskytnúť prehľad o niekoľkých klastrovacích algoritmoch, ich porovnanie na syntetických aj reálnych dátach …víceAbstract:
The topic of this thesis is clustering of points on the surface of a protein where water molecules enter or exit the protein structure. Analysis of these inlets during molecular dynamics simulations helps biochemists obtain information about important tunnels in the protein structure. The goal was to give an overview of several clustering algorithms, compare them in use on synthetic and real data, …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 5. 2017
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/i2vov/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 26. 6. 2017
- Vedoucí: doc. RNDr. Barbora Kozlíková, Ph.D.
- Oponent: RNDr. Katarína Furmanová
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasarykova univerzita
Fakulta informatikyBakalářský studijní program / obor:
Informatika / Počítačová grafika a zpracování obrazu
Práce na příbuzné téma
-
Vizualizace toku molekul vody v proteinových dynamikách
Tomáš Gordian -
Clustering of Mobile Devices Based on Their Security State
Dáša Pawlasová -
User Sessions Clustering and Anomaly Detection
Michal Mokroš -
Evaluation of Multiple Clustering Algorithms on Insurance Datasets
Kryštof Suchánek -
Remuneration Schemes for Individual Prosumers in the EU – understanding the comparison of clustering results
Khatia Shaverdashvili -
On resemblance of domain names: Clustering versus malicious actors
Ondřej Ševčík -
Customers Classification using Recency Frequency, Monetary value (RFM), and K-means clustering algorithm
Mark Azietaku -
Comparison of methods for clustering convolutional neural network intercomputation values with respect to explainability
Adrián Bindas