About: Predicting protein properties through spatial statistical relational machine learning

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- owl:sameAs
- Inference Rule:

About: Predicting protein properties through spatial statistical relational machine learning Goto Sponge NotDistinct Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Projekt, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

Attributes	Values
rdf:type	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Projekt
rdfs:seeAlso	http://www.isvav.cz/projectDetail.do?rowId=GAP202/12/2032
Description	Proteins are molecules vital for life. There is a vast number of different proteins but their functions are known only for some of them. Prediction of protein function is one of the most important goals of current computational biology. Function and other protein properties follow mainly from their 3D spatial structure (on atom or amino acid level). We propose to create algorithms able to learn predictive models for protein functions from such spatial data complemented with sequential, phylogeny, interaction and expression data as well as evolutionarily conserved motif information. To this end we will develop novel statistical-relational learning algorithms leveraging the spatial nature of 3D protein data by spatially-inspired search heuristics (such as dynamic resolution switching), spatial reasoning, location-dependent evaluation of logical formulas (patterns), and sampling-based approximative integration of the latter over subspaces in the R^3 protein conformation space enabling active-site detection. Preliminary experiments indicate the viability of the proposed directions. (en) Proteiny (bílkoviny) jsou životně nezbytné molekuly. Existuje nespočet různých proteinů, ale jejich funkce jsou známy jen pro některé. Predikce funkcí proteinů je jeden z nejdůležitějších cílů současné výpočetní biologie. Funkce a další vlastnosti proteinů jsou dány zejména jejich 3D prostorovou strukturou (na úrovni atomů nebo aminokyselin). Navrhujeme vyvinout algoritmy schopné se naučit prediktivní modely pro proteinové funkce z těchto prostorových dat doplněných daty sekvenčními, fylogenickými, interakčními a daty exprese a informacemi o evolučně konzervovaných motivech. K tomu vytvoříme originální statisticko-relační algoritmy učení využívající prostorovou povahu 3D proteinových dat prostorově orientovanými prohledávacími heuristikami (jako dynamické změny prost. rozlišení), prostorovým uvažováním, souřadnicově závislým ohodnocením logických formulí (prediktivních vzorů), a vzorkovací přibližnou integrací tohoto ohodnocení v R^3 podprostorech proteinových konformací k detekci aktivních míst. Předběžné experimenty naznačují životaschopnost navrhovaných technik.
Title	Predicting protein properties through spatial statistical relational machine learning (en) Predikce vlastností bílkovin prostorovým statistickým relačním strojovým učením
skos:notation	GAP202/12/2032
http://linked.open...avai/cep/aktivita	Standard projects
http://linked.open...kovaStatniPodpora	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/GAP202%2F12%2F2032/celkovaStatniPodpora
http://linked.open...ep/celkoveNaklady	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/GAP202%2F12%2F2032/celkoveNaklady
http://linked.open...datumDodatniDoRIV	2015-04-23 (xsd:date)
http://linked.open...i/cep/druhSouteze	VS - Veřejná soutěž ve výzkumu a vývoji
http://linked.open...ep/duvernostUdaju	S - Úplné a pravdivé údaje nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů
http://linked.open.../cep/fazeProjektu	100775650
http://linked.open...ai/cep/hlavniObor	JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
http://linked.open...vai/cep/kategorie	ZV - Základní výzkum
http://linked.open.../cep/klicovaSlova	Machine learning Bioinformatics (en)
http://linked.open...neniPrubehuReseni	Deferred Final Report (en) Odložená závěrečná zpráva (cs)
http://linked.open...ep/partnetrHlavni	Fakulta elektrotechnická
http://linked.open...inujicichPrijemcu	0 (xsd:int)
http://linked.open...cep/pocetPrijemcu	1 (xsd:int)
http://linked.open...ocetSpoluPrijemcu	0 (xsd:int)
http://linked.open.../pocetVysledkuRIV	8 (xsd:int)
http://linked.open...enychVysledkuVRIV	8 (xsd:int)
http://linked.open...lneniVMinulemRoce	2014-04-18 (xsd:date)
http://linked.open.../prideleniPodpory	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/prideleniPodpory/P202-12-2032
http://linked.open...iciPoslednihoRoku	2015
http://linked.open...atUdajeProjZameru	2015
http://linked.open.../vavai/cep/soutez	SGA02012GA-ST
http://linked.open...usZobrazovaneFaze	DRP
http://linked.open...ai/cep/typPojektu	P - Projekt výzkumu a vývoje financovaný ze státního rozpočtu
http://linked.open...ep/ukonceniReseni	2016-12-31 (xsd:date)
http://linked.open.../cep/vedlejsiObor	EB - Genetika a molekulární biologie
http://linked.open...ep/zahajeniReseni	2012-01-01 (xsd:date)
http://linked.open...tniCyklusProjektu	ZBKP
is http://linked.open...vavai/cep/projekt of	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/GAP202%2F12%2F2032/2015/orjk%3A21230 http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/GAP202%2F12%2F2032/2016/orjk%3A21230 http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/GAP202%2F12%2F2032/2012/orjk%3A21230 http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/GAP202%2F12%2F2032/2013/orjk%3A21230 http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/GAP202%2F12%2F2032/2014/orjk%3A21230

Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 58 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software