BURGETOVÁ, Ivana, Jaroslav ZENDULKA and Matej LEXA. Clustering Techniques for Protein Fragments Analysis. Brno, CZ: Publishing house of Brno University of Technology VUTIUM, 2010, 102 pp. ISBN 978-80-214-4207-8.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Clustering Techniques for Protein Fragments Analysis
Name in Czech Shlukovací techniky pro analýzu proteinových fragmentů
Authors BURGETOVÁ, Ivana (203 Czech Republic, guarantor), Jaroslav ZENDULKA (203 Czech Republic) and Matej LEXA (703 Slovakia, belonging to the institution).
Edition Brno, CZ, 102 pp. 2010.
Publisher Publishing house of Brno University of Technology VUTIUM
Other information
Original language English
Type of outcome Book on a specialized topic
Field of Study 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Country of publisher Czech Republic
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
Publication form printed version "print"
RIV identification code RIV/00216224:14330/10:00047712
Organization unit Faculty of Informatics
ISBN 978-80-214-4207-8
Keywords (in Czech) Struktura proteinů; databáze struktur proteinů; shlukování založené na hustotě; sekvenčně-strukturní vztahy v proteinech; shlukování proteinových fragmentů; predikce struktury proteinů; hledání sekvenčně-strukturních fragmentů
Keywords in English Protein structure Protein Data Bank; clustering; density-based clustering; sequence-structure relationships in proteins; clustering of protein fragments; protein structure prediction; sequence-structures fragments search
Changed by Changed by: doc. Ing. Matej Lexa, Ph.D., učo 31298. Changed: 17/1/2013 16:44.
Abstract
This book presents a novel method for clustering of protein substructures that we developed in order to study the relationships between protein sequences and their structure. We show some properties of this method and the experimental results obtained by analyzing real data from PDB (Protein Data Bank). Furthermore, we present the results of the comparison of our method and the most commonly used methods for clustering of protein structures. The main advantage of our method is its high efficiency and scalability, which are key factors for analyzing large data sets. Finally, we propose a procedure for finding sequence profiles that tend to occur in more than one structural conformation but the number of their structural conformations is limited. This procedure is based on our method for protein substructure clustering.
Abstract (in Czech)
V této knize představujeme novou metodu pro shlukování proteinových substruktur, kterou jsme vyvinuli za účelem studia vztahů mezi sekvencí a strukturou proteinů. Popisujeme zde některé vlastnosti navržené metody a experimentální výsledky získané analýzou reálných dat z databáze PDB (Protein Data Bank). Dále jsou zde uvedeny výsledky srovnání navržené metody s metodami, které se pro shlukování proteinových struktur používají nejčastěji. Hlavními výhodami navržené metody jsou její vysoká efektivita a škálovatelnost. Tyto vlastnosti umožňují provádět rozsáhlé analýzy nad reálnými daty. Na závěr potom představujeme možnost využití navržené metody pro hledání takových sekvenčních profilů, které se v přírodě vyskytují ve více strukturních uspořádáních, ale zároveň je počet těchto uspořádání omezený.
PrintDisplayed: 22/5/2024 13:32