Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorGeorgiev Daniel, Doc. PhD.
dc.contributor.authorKuhajda, Lukáš
dc.contributor.refereeKasl Hynek, Ing.
dc.date.accepted2021-6-17
dc.date.accessioned2021-06-25T12:37:37Z-
dc.date.available2020-10-1
dc.date.available2021-06-25T12:37:37Z-
dc.date.issued2021
dc.date.submitted2021-5-26
dc.identifier86206
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/44782
dc.description.abstractPomocí neuronových sítí s nově navrženou strukturou jsou v diplomové práci nahrazeny nespolehlivé expertní metody pro vkládání regulačních míst do promotorů. Jedná se o první využití umělé inteligence k takové úpravě promotorů. Došlo k vytvoření nově strukturovaných modelů neuronových sítí. Pro vybraný model byl poté na základě výstupů pro testovací data vypracován experiment v laboratoři. Dle návrhu neuronové sítě vzniklo vkládáním regulačních míst do promotorů deset konstruktů. Téměř ve třetině případů bylo dosaženo znatelné regulace. S drobnou úpravou experimentu by však mohlo dojít k validaci další sady konstruktů. Odhadovaný výsledek by pak znamenal úspěšnost regulace u šedesáti procent návrhů.cs
dc.format91 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.relation.isreferencedbyhttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=86206-
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectbiokybernetikacs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectumělá inteligencecs
dc.subjectlstmcs
dc.subjectsyntetická biologiecs
dc.subjectgenetické inženýrstvícs
dc.subjectdnacs
dc.subjectpromotorcs
dc.subjectgenetická regulacecs
dc.subjectkvasinka pivnícs
dc.subjectsaccharomyces cerevisiaecs
dc.titleOmezení šumu signálu v genetických přepínačíchcs
dc.title.alternativeSignal-to-noise limitations of genetic toggle switchesen
dc.typediplomová prácecs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programAplikované vědy a informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedUsing neural networks with a newly designed structure, the master thesis replaces unreliable expert methods for inserting regulatory sites into promoters. This is the first use of artificial intelligence to modify promoters in this way. Newly structured models of neural networks were created. Based on the outputs of the test data a laboratory experiment was conducted. According to the neural network design, ten constructs were created by inserting a regulatory site into the promoter. Significant regulation has been achieved in almost a third of cases. However, with a slight modification of the experiment, another set of constructs could be validated. The estimated result would then mean the success of regulation on sixty percent of proposals.en
dc.subject.translatedbiocyberneticsen
dc.subject.translatedneural networksen
dc.subject.translatedartifical inteligenceen
dc.subject.translatedlstmen
dc.subject.translatedsynthetic biologyen
dc.subject.translatedgenetic engineeringen
dc.subject.translateddnaen
dc.subject.translatedpromoteren
dc.subject.translatedgene regulationen
dc.subject.translatedbrewer's yeasten
dc.subject.translatedsaccharomyces cerevisiaeen
Vyskytuje se v kolekcích:Diplomové práce / Theses (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
DP-LK-online.pdfPlný text práce10,18 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
kuhajda-v.pdfPosudek vedoucího práce382,42 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
kuhajda-o.pdfPosudek oponenta práce364,45 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
kuhajda-p.pdfPrůběh obhajoby práce155,53 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/44782

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.