prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje pristajanja malih molekula na proteine korištenjem tehnika umjetne inteligencije na grafičkim procesorima
  Download
PDF 1.64 MB
undergraduate thesis
Predviđanje pristajanja malih molekula na proteine korištenjem tehnika umjetne inteligencije na grafičkim procesorima
Rijeka: University of Rijeka, 2020. urn:nbn:hr:195:232330
Tokalić, Adis
University of Rijeka
Department of Informatics

Cite this document

Tokalić, A. (2020). Predviđanje pristajanja malih molekula na proteine korištenjem tehnika umjetne inteligencije na grafičkim procesorima (Undergraduate thesis). Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:195:232330

Tokalić, Adis. "Predviđanje pristajanja malih molekula na proteine korištenjem tehnika umjetne inteligencije na grafičkim procesorima." Undergraduate thesis, University of Rijeka, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:195:232330

Tokalić, Adis. "Predviđanje pristajanja malih molekula na proteine korištenjem tehnika umjetne inteligencije na grafičkim procesorima." Undergraduate thesis, University of Rijeka, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:195:232330

Tokalić, A. (2020). 'Predviđanje pristajanja malih molekula na proteine korištenjem tehnika umjetne inteligencije na grafičkim procesorima', Undergraduate thesis, University of Rijeka, accessed 19 January 2021, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:195:232330

Tokalić A. Predviđanje pristajanja malih molekula na proteine korištenjem tehnika umjetne inteligencije na grafičkim procesorima [Undergraduate thesis]. Rijeka: University of Rijeka; 2020 [cited 2021 January 19] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:195:232330

A. Tokalić, "Predviđanje pristajanja malih molekula na proteine korištenjem tehnika umjetne inteligencije na grafičkim procesorima", Undergraduate thesis, University of Rijeka, Rijeka, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:195:232330

Islandora Bookmark - Please login to use this feature
Metadata
TitlePredviđanje pristajanja malih molekula na proteine korištenjem tehnika umjetne inteligencije na grafičkim procesorima
Title (english)Protein-small molecule docking prediction using artificial intelligence techniques on GPUs
AuthorAdis Tokalić
MentorVedran Miletić (mentor)
Committee memberLucia Načinović Prskalo (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMartina Ašenbrener Katić (član povjerenstva)
Committee memberVedran Miletić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Rijeka
(Department of Informatics)
Rijeka
Defense date and country2020-09-25, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Artificial Intelligence
Abstract
Ovaj rad se fokusira na istraživanje metodologije strojnog učenja primijenjene na primjeru pristajanja malih biomolekula na receptore kao što su proteini i nukleinske kiseline. Nakon opisa korištenih testnih podataka, prikazuje se 5 vodećih algoritama, opisuju se njihove funkcionalne karakteristike i uspoređuju njihovi rezultati. Svaki od algoritama je opisan matematički, izveden na dva skupa podataka i zatim uspoređen s ostalim funkcijama. Za dobivanje podataka za učenje i testnih podataka iskorišten je program za predviđanje pristajanja molekula RxDock, a za implementaciju svih algoritama strojnog učenja iskorišten je Python modul sci-kit.
Keywords
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:195:232330
Study programmeTitle: Informatics
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informatike (sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informatike)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
RepositoryRepository of the University of Rijeka, Department of Informatics
Created on2020-09-24 10:07:59

(©) Nacionalna i sveučilišna knjižnica u Zagrebu 2015. Sva prava pridržana. | Hrvatske bratske zajednice 4 p.p. 550, 10000 Zagreb, Hrvatska Tel. ++ 385 1 616-4040
OIB: 84838770814 | IBAN: HR66 2340 0091 1000 1008 1, Porezni broj (PDV identifikacijski broj) - VAT Number: HR84838770814
Prijava u repozitorij