|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ФНКЦ РР |
||
Предсказание вторичной структуры белка с использованием разветвленных глубоких сверточных нейронных сетейдипломная работа (Магистр)
- Научный руководитель: Новоселецкий В.Н.
- Автор: Богданова Елизавета Александровна
- Тип: Магистр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2020
- Аннотация: - Использование разветвлённой нейронной сети позволило одновременно учесть влияние остатков различной удалённости, однако не позволило ощутимо повысить точность предсказания; - Наилучшая точность предсказания была достигнута для широко представленных классов вторичной структуры (α-спирали, β-тяжи, нерегулярные петли и изгибы), низкая точность предсказания получена для слабо представленных классов (π-спирали, 3/10 спирали, изолированные β-мостики и повороты с водородной связью); - Выявленная несбалансированность данных требует создания новых обучающих наборов; - Современные методы предсказания вторичной структуры белков не позволяют выполнять предсказание с точностью более 72% при классификации на 8 типов, что вызвано как несовершенством используемых алгоритмов, так и фундаментальными ограничениями, связанными с конформационной лабильностью и функциональной подвижностью белков.
- Добавил в систему: Новоселецкий Валерий Николаевич