Репозитарій КНУ
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
Репозитарій КНУ
  • Фонди & Зібрання
  • Статистика
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
  1. Головна
  2. Кваліфікаційні роботи | Qualifying works
  3. Магістерські роботи | Master's theses
  4. Використання методів машинного навчання для класифікації токсичних пептидів на основі їх амінокислотної послідовності
 
  • Деталі
Параметри

Використання методів машинного навчання для класифікації токсичних пептидів на основі їх амінокислотної послідовності

Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2024
Автор(и) :
Шматков Максим Валерійович
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Войтешенко, Іван Сергійович orcid-logo
Кафедра молекулярної біотехнології та біоінформатики 
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/4204
Цитування :
Шматков М. В. Використання методів машинного навчання для класифікації токсичних пептидів на основі їх амінокислотної послідовності : випускна кваліфікаційна робота магістра : 091 Біологія та біохімія / наук. кер. І. С. Войтешенко. Київ, 2024. 47 с.
У роботі розроблено модель для класифікації амінокислотних послідовностей на токсичні та нетоксичні за допомогою імплементації інструменту Doc2Vec та штучної нейронної мережі. Встановлено, що отримана модель має здатність доволі точно класифікувати амінокислотні послідовності, має гарну специфічність та чутливість. Отримані результати можуть бути використані для покращення розробленої моделі та визначення нових токсичних білкових послідовностей, що можуть стати основою для нових лікарських препаратів білкової природи.
Ключові слова :

Doc2Vec

нейронні мережі

токсини

пептиди

neural networks

toxins

peptides

Галузі знань та спеціальності :
091 Біологія та біохімія
Галузі науки і техніки (FOS) :
Біологічні науки
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Формат

Adobe PDF

Розмір :

4.59 MB

Контрольна сума:

(MD5):2a7a9019d1dbd5e6103111646b529aec

Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC

Налаштування куків Політика приватності Угода користувача Надіслати відгук

Побудовано за допомогою Програмне забезпечення DSpace-CRIS - Розширення підтримується та оптимізується 4Наука

м. Київ, вул. Володимирська, 58, к. 42

(044) 239-33-30

ir.library@knu.ua