Applications of graph theory in protein function prediction

• Název práce v češtině: Aplikace teorie grafů v predikci funkce proteinů
• Název v anglickém jazyce: Applications of graph theory in protein function prediction
• Klíčová slova: predikce funkce proteinů, protein-protein interakce, protein-protein interakční sítě, teorie grafů, grafové algoritmy
• Klíčová slova anglicky: protein functionprediction, protein-protein interactions, protein-protein interaction networks, graph theory, graph algorithms
• Akademický rok vypsání: 2020/2021
• Typ práce: bakalářská práce
• Jazyk práce: angličtina
• Ústav: Katedra buněčné biologie (31-151)
• Vedoucí / školitel: doc. Ing. et Ing. David Hartman, Ph.D. et Ph.D.
• Řešitel: skrytý - zadáno vedoucím/školitelem
• Datum přihlášení: 18.02.2021
• Datum zadání: 18.02.2021
• Datum odevzdání elektronické podoby: 06.05.2021
• Datum proběhlé obhajoby: 08.06.2021
• Oponenti: RNDr. Miroslav Kratochvíl, Ph.D.

Seznam odborné literatury

Trinajstic, N. (2018). Chemical graph theory. Routledge.
Wagner, S., & Wang, H. (2018). Introduction to chemical graph theory. CRC Press.
Wiener, H.. Structural determination of paraffin boiling points. J. Am. Chem. Soc., 69:17–20, 1947.
Knor, M, Škrekovski, R., Tepeh. A. Mathematical aspects of Wiener index. Ars Mathematica Contemporanea 11, 327–352, 2016.

Předběžná náplň práce

Predikce funkce proteinů je jedno z hlavních témat výpočetní biologie s velkým využitím v medicíně a biotechnologiích. S rapidně rostoucím počtem osekvenovaných genomů a velkým počtem identifikovaných protein-kódujících regionů vyvstává problém identifikace funkce těchto proteinů. Díky in-sillico metodám jsme dnes schopni předpovídat protein-protein interakce. Analýza protein-protein interakčních sítí umožňuje identifikaci funkce proteinů na úrovni celých organismů, která zohledňuje informace z celého proteomu. Práce má za cíl rozebrat danou problematiku a prezentovat současné přístupy k představeným problémům.

Předběžná náplň práce v anglickém jazyce

Prediction of protein function is one of the main topics in computational biology with great use in medicine and biotechnology. With the rapidly growing number of sequenced genomes and a large number of identified protein-coding regions, the problem of identifying the function of these proteins arises. Thanks to in-silico methods, we are now able to predict protein-protein interactions. Analysis of protein-protein interaction networks allows the identification of protein function at the whole organism level, which takes into account information from the whole proteome. The work aims to analyze the topic and present current approaches to the problems presented.