Diplomová práce
Získaná ocenění: Cena děkana FI za vynikající závěrečnou práci

Predicting molecular structures from multi-stage MSn fragmentation trees using graph neural networks and DreaMS foundation model

Bc. Filip Jozefov
Anotace

Metabolomika sa snaží identifikovať a porozumieť malým molekulám, ktoré riadia biologické systémy, avšak veľká časť týchto molekúl zostáva neznáma. Tandemová hmotnostná spektrometria (MS/MS) je hlavnou technológiou na identifikáciu štruktúr metabolitov vo veľkom meradle, avšak interpretácia spektrálnych údajov býva často nejednoznačná a neúplná. Výsledkom je, že väčšina MS/MS dát zostáva neanotovaná …více

Abstract

Metabolomics seeks to identify and understand the small molecules that drive biological systems, yet a large portion of these molecules remain unknown. Tandem mass spectrometry (MS/MS) is the primary technology for identifying metabolite structures at scale, but the process of interpreting spectra is often ambiguous and incomplete. As a result, the majority of MS/MS data remains unannotated, leaving …více

Klíčová slova
deep learning mass spectrometry benchmark multi-stage mass spectrometry dataset metabolomics
Zadání práce
Predikce vrorce sloučeniny na základě jejího hmotnostního spektra technikami strojového učení, zejména aplikací architektur velkých jazykových modelů je živé výzkumné téma s potenciálně širokou aplikací. V předchozí práci jsme úspěšně vyvinuli model pro spektra vytvořená jednofázovou elektronovou ionizací.

Cílem této práce je navrhnout a vyhodnotit obdobnou metodu pro hierarchická spektra získaná vícefázovou ionizací (MSn), která v principu nesou více informací, a tedy by predikce měly být podstatně přesnější. Nezbytnou součástí práce bude i aktualizovaná rešerše existujících metod a základní srovnání s nimi.

Konkrétně budou využity architektury grafových neuronových sítí, které postihnou vztah mezi jednotlivými spektry experimentu MSn. Práce také vyhodnotí přínos použití modelu DreaMS pro embedding spektra. Předpokládáme, že v práci bude navrženo více přístupů a alespoň některé z nich budou implementovány a jejich vlastnosti budou experimentálně ověřeny.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
21. 5. 2025 10:32, Mgr. Aleš Křenek, Ph.D., učo 3086
Plný text práce
8 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
17. 6. 2025
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

Mgr. Aleš Křenek, Ph.D., učo 3086
NCBR PřF MU

Oponent

Helge Hecht, Ph.D., M.Sc., učo 473355
BioMark CentLab RECETOX PřF MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Zpracování a analýza rozsáhlých dat

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.