Sharif Digital Repository / Sharif University of Technology
    • [Zoom In]
    • [Zoom Out]
  • Page 
     of  0
  • [Previous Page]
  • [Next Page]
  • [Fullscreen view]
  • [Close]
 

Prediction of Protein Ligand Binding Affinity Using Deep Networks  

, M.Sc. Thesis Sharif University of Technology Gholamzadeh Lanjavi, Atena (Author) ; Kalhor, Hamid Reza (Supervisor) ; Motahhari, Abolfazl (Co-Supervisor)
Abstract
Protein-ligand binding affinity is extremely important for finding new candidates in drug discovery and computational biochemistry. One of the physical characteristics for protein ligand interactions has been dissociation constant (KD) which can be obtain experimentally. However, there have been tremendous efforts to predict KD using modeling and computational approaches for protein-ligand interactions. In this project, we have exploited Convolutional Neural Network (CNN) model based on KDeep design, PDBBind version 2016 refined set training data, and examining it with KDeep core set test data. In order to modify KDeep,instead of 24 rotations (0, 90, 180 and 270 degrees in selection of two... 

Cataloging brief

Prediction of Protein Ligand Binding Affinity Using Deep Networks  

, M.Sc. Thesis Sharif University of Technology Gholamzadeh Lanjavi, Atena (Author) ; Kalhor, Hamid Reza (Supervisor) ; Motahhari, Abolfazl (Co-Supervisor)
Abstract
Protein-ligand binding affinity is extremely important for finding new candidates in drug discovery and computational biochemistry. One of the physical characteristics for protein ligand interactions has been dissociation constant (KD) which can be obtain experimentally. However, there have been tremendous efforts to predict KD using modeling and computational approaches for protein-ligand interactions. In this project, we have exploited Convolutional Neural Network (CNN) model based on KDeep design, PDBBind version 2016 refined set training data, and examining it with KDeep core set test data. In order to modify KDeep,instead of 24 rotations (0, 90, 180 and 270 degrees in selection of two... 

Find in content

sort by

Bookmark

  • مقدمه (10)
    • ساختار پایان‌نامه (12)
  • تعاریف و مفاهیم اولیه (13)
    • مفاهیم بیوشیمیایی پروتئین و لیگاند (13)
      • قدرت اتصال پروتئین و لیگاند (13)
      • رابطه انرژی آزاد گیبس و ثابت تفکیک (14)
      • خواص بیوشیمیایی پروتئین و لیگاند (14)
    • مفاهیم یادگیری ماشین (16)
      • گامهای پيش‌بيني (17)
      • مقدار دهی فراپارامترها (18)
      • شبكه‌هاي عصبی کانولوشن (19)
    • تحلیل سیستمی (19)
    • چرخش ماتریس (20)
  • کارهای پیشین (21)
    • مدل آر‌اف‌اسکور (21)
    • مدل سای‌اسکور (22)
    • مدل ایکس‌اسکور (24)
    • مدل کی‌دیپ (27)
  • نتایج (31)
    • پژوهش پیش‌بینی قدرت اتصال پروتئین و لیگاند با استفاده از شبکه عصبی کانولوشن (31)
      • داده‌ استفاده شده در پیش‌بینی قدرت اتصال (31)
      • ویژگی ورودی (32)
      • مدل یادگیری ماشین معرفی شده (32)
      • آزمایش بر داده آموزش (36)
      • آزمایش بر داده آزمون (39)
    • پژوهش تحلیل سیستمی (40)
      • داده‌ استفاده شده در تحلیل سیستمی (41)
      • تحلیل سیستمی پایگاه داده پی‌دی‌بی‌بایند نسخه 2019 (41)
  • نتیجه‌گیری (51)
    • جمع‌بندی (51)
      • معرفی چالشهای پیاده‌سازی و راه‌حل آنان (51)
      • معرفی مزایای مدل پیشنهادی این پژوهش نسبت به مدل کی‌دیپ (52)
      • معرفی مزایای تحلیل سیستمی این پژوهش (53)
    • پیشنهادهای آتی (53)
Loading...