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Originaltitel:
Biases Model Machine Learning Predictions in Protein Biology
Übersetzter Titel:
Verzerrungen modellieren Vorhersagen durch maschinelles Lernen in der Proteinbiologie
Autor:
Dallago, Christian
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:
Rost, Burkhard (Prof. Dr.)
Gutachter:
Rost, Burkhard (Prof. Dr.); Wilhelm, Mathias (Prof. Dr.); Bitbol, Anne-Florence (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
INF Informationswesen, Bibliotheks-, Dokumentations-, Archiv-, Museumswesen
Stichworte:
protein design, protein landscape prediction, protein representation learning
TU-Systematik:
BIO 110
Kurzfassung:
Annotations of protein function and structure are available for far fewer protein sequences than those reported in protein sequence databases. Using little data to extrapolate blanket interpretations of biology is a delicate practice that could be tipped towards unfavorable outcomes by selecting information. This thesis is an attempt to review the state and origin of biases in protein bioinformatics.
Übersetzte Kurzfassung:
Anmerkungen zu Funktion und Struktur von Proteinen sind für weit weniger Proteinsequenzen verfügbar als in den Proteinsequenzdatenbanken angegeben. Die Verwendung von wenigen Daten, um pauschale Interpretationen der Biologie zu extrapolieren, ist eine heikle Praxis, die durch die Auswahl von Informationen zu ungünstigen Ergebnissen geführt werden könnte. Diese Arbeit ist ein Versuch, den Stand und den Ursprung von Verzerrungen in der Protein-Bioinformatik zu überprüfen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1660280
Eingereicht am:
29.06.2022
Mündliche Prüfung:
11.12.2023
Dateigröße:
12216001 bytes
Seiten:
118
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231211-1660280-1-8
Letzte Änderung:
29.10.2024
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