prikaz prve stranice dokumenta Izrada modela predviđanja aktivnosti peptida
Pristup korisnicima matične ustanove
završni rad
Izrada modela predviđanja aktivnosti peptida
Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2020. urn:nbn:hr:190:213926
Novosel, Bruno
Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Zavod za računarstvo
Katedra za inteligentne računalne sustave

Institucijski repozitorij: Repozitorij Tehničkog fakulteta u Rijeci

Citirajte ovaj rad

Novosel, B. (2020). Izrada modela predviđanja aktivnosti peptida (Završni rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:213926

Novosel, Bruno. "Izrada modela predviđanja aktivnosti peptida." Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:213926

Novosel, Bruno. "Izrada modela predviđanja aktivnosti peptida." Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:213926

Novosel, B. (2020). 'Izrada modela predviđanja aktivnosti peptida', Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, citirano: 24.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:213926

Novosel B. Izrada modela predviđanja aktivnosti peptida [Završni rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet; 2020 [pristupljeno 24.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:213926

B. Novosel, "Izrada modela predviđanja aktivnosti peptida", Završni rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, Rijeka, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:213926

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:213926
Podaci o radu
NaslovIzrada modela predviđanja aktivnosti peptida
Naslov (engleski)Creating a peptide activity prediction model
AutorBruno Novosel
MentorGoran Mauša (mentor)
Član povjerenstvaKristijan Lenac (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Mauša (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
(Zavod za računarstvo)
(Katedra za inteligentne računalne sustave)
Rijeka
Datum i država obrane2020-07-08, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Virusi i dalje predstavljaju glavni uzrok bolesti kod ljudi usprkos masovnoj proizvodnji cjepiva i antivirusnih lijekova, a velik potencijal za nove pomake u tom području predstavljaju peptidi s antiviralnom aktivnošću. Kako bi efikasno otkrivali nove takve peptide potrebno je koristiti neku vrstu predviđanja, a pokazano je da je to moguće na osnovi njihovih fizikalno-kemijskih svojstava. Takvo predviđanje, ako se dobro izvede, može biti vrlo učinkovito. Posebno se istaknulo strojno učenje metodom random forest, kakvo je implementirano i u ovom radu. Daljnjim trudom i ulaganjem u ovakva istraživanja može se ostvariti velik napredak u medicini i poboljšati kvaliteta ljudskog života.
Sažetak (engleski)
Viruses are still the main cause of human diseases despite the mass production of vaccines and antiviral drugs. Antiviral peptides have a great potential to change things for the better in that particular field. For efficient discovery of such new peptides, some kind of prediction should be used and it was shown that this was possible based on their physicochemical properties. Such prediction, if done right, can be very effective. Machine learning using the random forest method was proven especially efficient, which was also implemented in this study. With further effort and investments in such research, a great progress in medicine can be achieved and the quality of human lives improved.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:190:213926
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 pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2020-12-16 16:27:06