prikaz prve stranice dokumenta Simulacija de-novo sekvenciranja kratkih proteina pomoću masenog spektrometra, koristeći vjerojatnosne modele
Rad nije dostupan
završni rad
Simulacija de-novo sekvenciranja kratkih proteina pomoću masenog spektrometra, koristeći vjerojatnosne modele
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:615104
Grgurević, Ante
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Grgurević, A. (2021). Simulacija de-novo sekvenciranja kratkih proteina pomoću masenog spektrometra, koristeći vjerojatnosne modele (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:615104

Grgurević, Ante. "Simulacija de-novo sekvenciranja kratkih proteina pomoću masenog spektrometra, koristeći vjerojatnosne modele." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:615104

Grgurević, Ante. "Simulacija de-novo sekvenciranja kratkih proteina pomoću masenog spektrometra, koristeći vjerojatnosne modele." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:615104

Grgurević, A. (2021). 'Simulacija de-novo sekvenciranja kratkih proteina pomoću masenog spektrometra, koristeći vjerojatnosne modele', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 14.01.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:615104

Grgurević A. Simulacija de-novo sekvenciranja kratkih proteina pomoću masenog spektrometra, koristeći vjerojatnosne modele [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 14.01.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:615104

A. Grgurević, "Simulacija de-novo sekvenciranja kratkih proteina pomoću masenog spektrometra, koristeći vjerojatnosne modele", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:615104

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:615104
Podaci o radu
NaslovSimulacija de-novo sekvenciranja kratkih proteina pomoću masenog spektrometra, koristeći vjerojatnosne modele
Naslov (engleski)Simulating Short Protein De-novo Sequencing by Mass Spectrometry Using Probabilistic Models
AutorAnte Grgurević
MentorKrešimir Križanović (mentor)
Član povjerenstvaKrešimir Križanović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Subašić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaFilip Bosnić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
De-novo sekvenciranje kratkih proteina je proces u kojem dobivamo sekvencu aminokiselina iz podataka iščitanih iz masenog spektrometra. Prednost de-novo sekvenciranja je sposobnost dobivanja sekvence bez prethodne identifikacije peptida u bazi podataka. Čest problem kod pristupa koji koristi bazu podataka se temelji na činjenici da peptidi mogu biti derivirani iz nepoznatih proteina, ili pak mogu proći kroz brojne posttranslacijske ili kemijske modifikacije. Za potrebe de-novo sekvenciranje, treba nam izlaz iz masenog spektrometra koji je generiran pomoću simulatora razvijenog u suradnji sa kolegom Andrijom Arbanasićem. Koristeći modificirani algoritam za rješavanje problema ruksaka, pronalazimo sekvencu aminokiselina koja odgovara rješenju problema. Nedvojbeno suboptimalni rezultati i preciznost programa su posljedica kompleksnosti problema te mnogih komplikacija kod samog određivanja sekvence aminokiselina koje su navedene u samom radu.
Sažetak (engleski)
Short protein de-novo sequencing is a process in which we get an aminoacid sequence from the data read from mass spectrometer. One of the advantages of de-novo sequencing is the ability to provide an aminoacid sequence without previous peptide identification in the database. One of the most reccurring problems in approaches that use database identification is that peptides can be derived from unknown proteins, or they can go through many post-translational or chemical modifications. For short protein de-novo sequencing, we need outputs gained from mass spectrometer, which are generated with the help of mass spectrometry simulator that has been developed in colaboration with Andrija Arbanasić. Using the modified knapsack problem algorithm, we find an aminoacid sequence that represents the solution to the problem. Undoubtedly suboptimal results and software accuracy are consequences of problem complexity and many more complications brought to light when trying to predict amino-acid sequence, which have been covered in this study.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:615104
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-15 10:14:28