Enzyme optimization using sequence homology and machine learning
Název práce v češtině: | Optimalizace enzymů ze sekvenční homologie za pomoci strojového učení |
---|---|
Název v anglickém jazyce: | Enzyme optimization using sequence homology and machine learning |
Akademický rok vypsání: | 2021/2022 |
Typ práce: | diplomová práce |
Jazyk práce: | angličtina |
Ústav: | Katedra buněčné biologie (31-151) |
Vedoucí / školitel: | David Příhoda |
Řešitel: | skrytý![]() |
Datum přihlášení: | 18.11.2021 |
Datum zadání: | 14.02.2022 |
Datum odevzdání elektronické podoby: | 09.08.2022 |
Datum proběhlé obhajoby: | 07.09.2022 |
Oponenti: | doc. RNDr. David Hoksza, Ph.D. |
Předběžná náplň práce |
Práce je popsána v anglické verzi |
Předběžná náplň práce v anglickém jazyce |
In pharmaceutical research and development, enzymes play an important role in the synthesis of drugs and drug-related molecules. For higher efficiency and increased production, it is important to optimize the yield of these enzymes, a task often addressed by protein engineering and design. This process however can become tedious with the vast options of mutations for each single protein. To improve the process of enzyme optimization, sequence homology and machine learning methods can be used. These greatly reduce the manual effort of protein redesign and can assist in finding the most fit enzyme for the given task, increasing the efficiency of the overall drug development pipeline. The aim of this thesis is to: 1) Summarize existing methods for diversifying and selecting enzymes for drug synthesis 2) Develop a novel machine learning method and a baseline method based on sequence homology 3) Computationally evaluate the implemented methods using previously published experimental data |