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 fakultaJIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH
Přírodovědecká fakultaBakalářský studijní program / obor:
Applied Informatics / Bioinformatics
Práce na příbuzné téma
Název
Vložil
Vloženo
Práva