title: Deep learning applications in protein analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Тулуб Александр Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ревегук Иван Вячеславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Reveguk Ivan
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Стефанов Василий Евгеньевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Stefanov Vasilii Evgenevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:25:35Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:25:35Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 015801
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13281
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена созданию модели, основанной на передовых результатах в области глубокого обучения, способной к вычислительно эффективному, киназо- и таксоно-неспецифичному предсказанию сайтов фосфорилирования, основываясь лишь на аминокислотной последовательности. Среди всего множества пост-трансляционных модификаций, именно фосфорилирование играет ключевую роль во множестве регуляторных процессов в клетке. Создание вычислительных моделей в качестве альтернативы экспериментальным методикам (все еще дорогим, трудоемким, и не всегда применимым), могло бы стать важным подспорьем в решении множества актуальных научных проблем: от создания лекарств и тестирования гипотез, основанных на предсказаниях модели, до различного рода широкомасштабных филогенетических и статистических исследований. В результате работы была создана гибридная модель, основанная на конволюционных и рекуррентных нейронных сетях, которая справляется с задачей предсказания сайтов фосфорилирования значительно лучше доступных сегодня пользователю аналогов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Phosphorylation is one of the most important and well-studied protein post-translational modifications. It plays a key role in various vital regulatory processes in the cell. Since experimental methods remain quite laborious and expensive, in silico phosphorylation site prediction is an important field in computational biology. Yet, none of the available tools explores the possibilities of recent advances in deep neural networks, such as convolutional (CNN) and recurrent neural networks (RNN). In this work, hybrid CNN-RNN model was implemented. It significantly outperformed available tools, based on older machine learning algorithms, in terms of F1-score, showcasing great potential for deep learning applications in PTM-site detecting problems. Created model may be helpful in various tasks, such as data-driven hypothesis testing or large-scale statistical applications.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: пост-трансляционные модификации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ПТМ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предсказание сайтов фосфорилирования
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: post-translational modifications
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: PTM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: PTM-site prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Deep learning applications in protein analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Приложение методов глубокого обучения к анализу белковых молекул
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: __________.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13281/1/__________.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,16 MB
resources.filename: reviewSV_OTZYV_nauchn__ruk_VKR_Reveguka.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13281/2/reviewSV_OTZYV_nauchn__ruk_VKR_Reveguka.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 13,97 kB
resources.filename: reviewSV_RECENZIYA-Tulub.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13281/3/reviewSV_RECENZIYA-Tulub.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewRev
resources.size: 46,5 kB
resources.filename: reviewSV_st008859_Tulub_Aleksandr_Aleksandrovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13281/4/reviewSV_st008859_Tulub_Aleksandr_Aleksandrovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 10,45 kB
resources.filename: reviewSV_st002104_Stefanov_Vasilij_Evgenevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13281/5/reviewSV_st002104_Stefanov_Vasilij_Evgenevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,62 kB