dc.contributor
Universitat Pompeu Fabra. Departament de Ciències Experimentals i de la Salut
dc.contributor.author
Klus, Petr
dc.date.accessioned
2018-04-17T15:39:52Z
dc.date.available
2018-04-17T15:39:52Z
dc.date.issued
2016-07-12
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/482051
dc.description.abstract
The purpose of my doctoral studies was to develop an algorithm for large-scale analysis of protein sets. This thesis outlines the methodology and technical work performed as well as relevant biological cases involved in creation of the core algorithm, the cleverMachine (CM), and its extensions multiCleverMachine (mCM) and cleverGO. The CM and mCM provide characterisation and classification of protein groups based on physico-chemical features, along with protein abundance and Gene Ontology annotation information, to perform an accurate data exploration. My method provides both computational and experimental scientists with a comprehensive, easy to use interface for high-throughput protein sequence screening and classification.
dc.description.abstract
El propósito de mis estudios doctorales era desarrollar un algoritmo para el análisis a gran escala de conjuntos de datos de proteínas. Esta tesis describe la metodología, el trabajo técnico desarrollado y los casos biológicos envueltos en la creación del algoritmo principal –el cleverMachine (CM) y sus extensiones multiCleverMachine (mCM) y cleverGO. El CM y mCM permiten la caracterización y clasificación de grupos de proteínas basados en características físico-químicas, junto con la abundancia de proteínas y la anotación de ontología de genes, para así elaborar una exploración de datos correcta. Mi método está compuesto por científicos tanto computacionales como experimentales con una interfaz amplia, fácil de usar para un monitoreo y clasificación de secuencia de proteínas de alto rendimiento.
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.publisher
Universitat Pompeu Fabra
dc.rights.license
ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
Physico-chemical features
dc.subject
Protein classification
dc.subject
High-throughput analysis
dc.subject
Características físico-químicas
dc.subject
Clasificación de proteínas
dc.subject
La ontología de genes
dc.subject
Análisis de alto rendimiento
dc.title
"The Clever machine"- a computational tool for dataset exploration and prediction
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.contributor.authoremail
petr@klus.co.uk
dc.contributor.director
Tartaglia, Gian Gaetano
dc.embargo.terms
12 mesos
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.description.degree
Programa de doctorat en Biomedicina
