Protein solubility prediction using CNN and CNN-LSTM hybrid models – Ekaterina SYSOYKOVA
Ekaterina SYSOYKOVA
Bakalářská práce
Protein solubility prediction using CNN and CNN-LSTM hybrid models
Protein solubility prediction using CNN and CNN-LSTM hybrid models
Abstract:
Protein solubility prediction based on the raw amino acid sequence using three machine/deep learning techniques: RF, CNN, and a hybrid CNN-biLSTM model. Assessment of the performance difference between the models with evaluation metrics and statistical significance tests.Abstract:
Protein solubility prediction based on the raw amino acid sequence using three machine/deep learning techniques: RF, CNN, and a hybrid CNN-biLSTM model. Assessment of the performance difference between the models with evaluation metrics and statistical significance tests.
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 20. 1. 2022
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: Mag. Günter Klambauer, Ph.D.
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
SYSOYKOVA, Ekaterina. \textit{Protein solubility prediction using CNN and CNN-LSTM hybrid models}. Online. Bakalářská práce. České Budějovice: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Přírodovědecká fakulta. 2022. Dostupné z: https://theses.cz/id/mqi3ao/.
Jak správně citovat práci
SYSOYKOVA, Ekaterina. Protein solubility prediction using CNN and CNN-LSTM hybrid models. České Budějovice, 2022. bakalářská práce (Bc.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Přírodovědecká fakulta
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH, Přírodovědecká fakulta
JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH
Přírodovědecká fakultaBakalářský studijní program / obor:
Applied Informatics / Bioinformatics
Práce na příbuzné téma
-
Detection of Diabetic Retinopathy using Deep Learning and Transfer Learning Techniques with Oversampling to Address Imbalanced Dataset
Teodora RANĐELOVIĆ -
Deep learning for anomaly detection in histopathological data
David Čechák -
Shape-aware Segmentation of Biomedical Images using Deep Learning
Filip Lux
Název
Vložil
Vloženo
Práva
Složky
Soubory
-
Co je jinak přidání souboru
Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat. -
Co je jinak další operace se soubory
Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku. -
Co je jinak pohled pro experty
Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností. -
Co je nové vyhledávání souborů
Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku. -
Co je nové rychlý přístup k souborům
Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou. -
Co se chystá
Připravujeme další vylepšení pro mobilní zařízení.