Napovedovanje aminokislin v interakciji z RNABorštnik, Tomaž (Avtor) Curk, Tomaž (Mentor) gradnja modelovneuravnoteženi podatkiprotein-RNAPDBInterakcije med proteini in RNA imajo pomembno vlogo pri uravnavanju genske ekspresije in posledično na delovanje celic. Napake v interakcijah so pogosto povezane z nastankom bolezni, kot so nevropatije, rak, itd. Poznavanje mest interakcij je tako nujno za razumevanje, odkrivanje, uravnavanje genske ekspresije in zdravljenje omenjenih bolezni. V magistrskem delu smo se osredotočili na modeliranje mesta interakcije proteinov z RNA na osnovi simuliranih podatkov metode RBDmap, ki je nadaljevanje študije Castella in sodelavcev, objavljene leta 2012. Podatke RBDmap smo simulirani na podlagi zbirke PDB, ki hrani strukture 3D kompleksov proteinov in RNA. Za napovedovanje posameznih aminokislin oziroma krajših zaporedij v fragmentih smo preizkusili vrsto metod strojnega učenja, kot so metoda podpornih vektorjev, klasifikacijska drevesa, naivni Bayesov klasifikator in K-najbližjih sosedov. Razvili smo tudi metodo, ki določi aminokisline v interakciji z RNA na podlagi lastnosti fragmentov aminokislin in celotnega proteina. Uspešnost metode je primerljiva s trenutno obstoječimi metodami (AUC 0,783). V nasprotju s pričakovanji, opisovanje fragmentov v splošnem ni pripomoglo k izboljšanju napovednih modelov.[T. Borštnik]20152015-10-12 14:20:06Magistrsko delo/naloga73075VisID: 14082COBISS_ID: 1536579779sl