Benutzer: Gast  Login
Originaltitel:
Prediction of residue contacts and interaction sites in transmembrane proteins using deep learning
Übersetzter Titel:
Vorhersage von Restkontakten und Interaktionsstellen in Transmembranproteinen mittels Deep Learning
Autor:
Sun, Jianfeng
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan
Betreuer:
Frischmann, Dmitrij (Prof. Dr.)
Gutachter:
Frischmann, Dmitrij (Prof. Dr.); Burkhard Rost (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
BIO Biowissenschaften
Stichworte:
Protein Structure Prediction, Protein Interaction, Molecular Evolution, Molecular Modeling, Deep Learning
Übersetzte Stichworte:
Vorhersage der Proteinstruktur, Proteininteraktion, Molekulare Evolution, Molekulare Modellierung, Deep Learning
TU-Systematik:
BIO 110
Kurzfassung:
We have built on deep residual neural networks and coevolutionary features to develop two novel deep-learning-based systems, DeepHelicon and DeepTMInter, for sequence-based prediction of residue contacts and interaction sites in TM proteins, respectively. Both systems have undergone systematic supervised-learning processes followed by performance refinement on the currently largest datasets of TM proteins at the <22% and <25% sequence identity levels, respectively.
Übersetzte Kurzfassung:
Wir haben auf tiefe verbleibende neuronale Netzwerke und koevolutionären Merkmalen aufgebaut, um zwei neuartige Deep-Learning-basierte Systeme zu entwickeln, DeepHelicon und DeepTMInter, für die sequenzbasierte Vorhersage von Rückstandskontakten bzw. Interaktionsstellen in TM-Proteinen. Beide Systeme wurden systematisch überwachten Lernprozessen unterzogen, gefolgt von einer Leistungsverfeinerung der derzeit größten Datensätze von TM-Proteinen auf den <22 % bzw. <25 %-Sequenzidentitätsniveaus.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1577512
Eingereicht am:
12.11.2020
Mündliche Prüfung:
18.02.2021
Dateigröße:
5431954 bytes
Seiten:
140
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210218-1577512-1-5
Letzte Änderung:
09.04.2021
 BibTeX