Academic literature on the topic 'Sekvenční identifikace'

This master's thesis deals with the identification of the material flow curve from record of tensile test of smooth cylindrical specimen. First, necessary theory background is presented. Basic terms of incremental theory of plasticity, tensile test procedure and processing its outputs are described. Furthermore, possibilities of mathematical expression of the elastic-plastic material constitutive law, thus mathematical expression of the material flow curve itself. Mechanism of ductile damage of material is explained briefly as well. Overview of recent methods of the flow curve identification is given, focused on cases, when the stress distribution in a specimen is not uniaxial. That is either kind of analytic correction of basic formulas derived for uniaxial stress state, or application of mathematical optimization techniques combined with numerical simulation of the tensile test. Also unusual method of neural network is mentioned. For 8 given materials, the flow curve identification was performed using different methods. Namely by analytic correction, optimization, sequential identification and neural network. Algorithms of the last two methods were modified. Based on assessment of obtained results, application field and adjusting the parameters of single algorithms was recommended. It showed up, that an effective way to the accurate and credible results is the combination of different methods during flow curve identification procedure.

Předmětem této práce je vytvoření metody sloužící k identifikaci organismů z metagenomických dat. Doposud k tomuto účelu spolehlivě dostačovaly metody založené na zarovnání sekvencí s referenční databází. Množství dat ovšem s rozvojem sekvenačních technik rapidně roste a tyto metody se tak stávají díky své výpočetní náročnosti nevhodnými. V této diplomové práci je popsán postup nové techniky, která umožňuje klasifikaci metagenomických dat bez nutnosti zarovnání. Metoda spočívá v převedení sekvenovaných úseků na genomické signály ve formě fázových reprezentací, ze kterých jsou následně extrahovány vektory příznaků. Těmito příznaky jsou tři Hjorthovy deskriptory. Ty jsou dále vystaveny metodě maximalizace věrohodnosti směsi Gaussovských rozložení, která umožňuje spolehlivé roztřídění fragmentů podle jejich příslušnosti k organismu.

Stavové modely jsou neobyčejně užitečné v mnoha inženýrských a vědeckých oblastech. Jejich atraktivita vychází především z toho faktu, že poskytují obecný nástroj pro popis široké škály dynamických systémů reálného světa. Nicméně, z důvodu jejich obecnosti, přidružené úlohy inference parametrů a stavů jsou ve většině praktických situacích nepoddajné. Tato dizertační práce uvažuje dvě zvláště důležité třídy nelineárních a ne-Gaussovských stavových modelů: podmíněně konjugované stavové modely a Markovsky přepínající nelineární modely. Hlavní rys těchto modelů spočívá v tom, že---navzdory jejich nepoddajnosti---obsahují poddajnou podstrukturu. Nepoddajná část požaduje abychom využily aproximační techniky. Monte Carlo výpočetní metody představují teoreticky a prakticky dobře etablovaný nástroj pro řešení tohoto problému. Výhoda těchto modelů spočívá v tom, že poddajná část může být využita pro zvýšení efektivity Monte Carlo metod tím, že se uchýlíme k Rao-Blackwellizaci. Konkrétně, tato doktorská práce navrhuje dva Rao-Blackwellizované částicové filtry pro identifikaci buďto statických anebo časově proměnných parametrů v podmíněně konjugovaných stavových modelech. Kromě toho, tato práce adoptuje nedávnou particle Markov chain Monte Carlo metodologii pro návrh Rao-Blackwellizovaných částicových Gibbsových jader pro vyhlazování stavů v Markovsky přepínajících nelineárních modelech. Tyto jádra jsou posléze použity pro inferenci parametrů metodou maximální věrohodnosti v uvažovaných modelech. Výsledné experimenty demonstrují, že navržené algoritmy překonávají příbuzné techniky ve smyslu přesnosti odhadu a výpočetního času.

A group of small GTPases consist of over twenty protein families in the super class P-loop. It has a very diverse cell functions. Small GTPases regulate the formation of vesicular follicles, cytoskeleton and nuclear transport. They participate also on cell proliferation and signaling. The aim of my work is to find important amino acids that define family and distinguish each other. I focus on families Arf, Rab, Ran, Ras and Rho. At the Rho family I am also devoted to classes Rho, Rac and Cdc42. Amino acids are identified using bioinformatic programs selected Consurf and Sca5. The objective is also to test P2RANK specialized tool developed at the Charles University in Prague that predict ligand binding sites from protein structure in different families. Founding amino acids can have a big role in the functional divergence of individual families and classes of small GTPases and can be the basis for future study example for the proliferation of cancerous cells. 1.1 Keywords Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

T-cell activation is a complex process crucial for a proper function of immune system. It has been extensively studied and its main features are well understood. However, some of the events involved in T-cell signalling are still unclear. After T-cell receptor stimulation, Src-family kinase Lck drives the initiation of signalling by tyrosine phosphorylation. Phosphorylation of several downstream targets is dependent on the redistribution of Lck to the different compartment of the plasma membrane, called lipid rafts. In lipid rafts, active Lck is juxtaposed and activates raft-resident substrates which then trigger downstream signalling. The critical in this process is the mechanism of Lck translocation to lipid rafts which has not been studied so far and represents the topic of great academic and clinical interests. Previously, we identified the adaptor protein RACK1 as a candidate protein mediating the redistribution of Lck to lipid rafts by linking it to the microtubular network. In this thesis, we analysed the structural features and functional role of RACK1 in its interaction with Lck. We show here, using the SYF cell lines expressing the wild type and various mutated forms of Lck, that intact SH3 or SH2 domains of Lck are required for an effective RACK1-Lck complex formation. We also documented...