Prediction of antimicrobial peptides
| Autor: | Erjavac, Ivan |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Mauša, Goran, Lenac, Kristijan |
| Jazyk: | chorvatština |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Popis: | U ovom je radu predstavljeno svo znanje potrebno za razumijevanje teme strojnog učenja, te kako je strojno učenje primjenjivo u svrhe predviđanja antimikrobnih peptida. Također, opisan je postupak konstruiranja dosad nepostojećeg seta podataka putem istraživanja teme antimikrobnih peptida, pronalaska izvora podataka i značajki koje opisuju te podatke. Korištenjem standarnih alata, programskih jezika i knjižnica koje se upotrebljavaju na području strojnog učenja, stvoren je model koji sa točnošću od 91.5% predviđa ima li zadani peptid antimikrobnu aktivnost ili nema. This paper defines all the knowledge needed to understand the topic of machine learning, and how machine can be leveraged for the purpose of predicting antimicrobial peptides. This paper also describes the construction of a dataset from scratch, through research of the topic of antimicrobial peptides, finding data sources, and discovering the features that describe the data. Using standardized tools, programming languages and machine learning libraries, a model was developed that predicts antimicrobial activity in peptides with an accuracy of 91.5%. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|