Машинне навчання для передбачення форми магнітних наночастинок у магнітотаксисних бактеріях

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГоробець, Світлана Василівна
dc.contributor.authorХахно, Кирил Юрійович
dc.date.accessioned2025-08-26T12:41:08Z
dc.date.available2025-08-26T12:41:08Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота містить 86 сторінок, 16 рисунків, 3 таблиці, 3 додатки, 38 джерел літератури. Мета роботи: побудова моделі для передбачення форми біогенних магнітних наночастинок магнітотаксисних бактерій на основі даних про наявність генів mamA, mamB, mamE, mamI, mamK, mamM, mamP, mamQ, mamH, mamF, mamS, mamT, mamC, mamD, mamG, mamR, mamL, mamO, mamN, mamX, mamZ, mamY, mamJ, mamU, mamV, mamW, mms5, mms6, mms6-L, mms36, mms48, а також численні гени груп mad (від mad1 до mad31) та man (від man1 до man6) в їх геномах, а також фізико-хімічних властивостей кодованих цими генами білків методами машинного навчання. Об’єкт дослідження: геноми та протеоми магнітотаксисних бактерій. Предмет дослідження: проблема взаємозв’язку форми біогенних магнітних наночастинок магнітотаксисних бактерій з наявністю генів mamA, mamB, mamE, mamI, mamK, mamM, mamP, mamQ, mamH, mamF, mamS, mamT, mamC, mamD, mamG, mamR, mamL, mamO, mamN, mamX, mamZ, mamY, mamJ, mamU, mamV, mamW, mms5, mms6, mms6-L, mms36, mms48, а також численні гени груп mad (від mad1 до mad31) та man (від man1 до man6) в їх геномах, а також фізико-хімічними властивостями кодованих цими генами білків. Матеріали і методи дослідження: експериментальні дані про форму 53 біогенних магнітних наночастинок магнітотаксисних бактерій, дані про геноми та протеоми магнітотаксисних бактерій бази даних GenBank та Protein NCBI. Методи машинного навчання дерево рішень та випадковий ліс, методи бібліотек Biopython 1.84, pandas 2.2.2 та scikit-learn 1.4.2 мови Python 3.12.3. Результати роботи: створено Python-скрипт для передбачення форми біогенних магнітних наночастинок магнітотаксисних бактерій одного з 4 класів (призматична, кубо-октаедрична, форма кулі чи вигнутої кулі). Знайдено дані про протеоми 6 штамів в базі даних GenBank та Protein NCBI, форма БМН для яких експериментально не досліджена, показано, що ці 4 штами є потенційними продуцентами призматичних біогенних магнітних наночастинок. Наукова новизна: - Вперше встановлено взаємозв’язок форми біогенних магнітних наночастинок магнітотаксисних бактерій з даними про наявність генів mamA, mamB, mamE, mamI, mamK, mamM, mamP, mamQ, mamH, mamF, mamS, mamT, mamC, mamD, mamG, mamR, mamL, mamO, mamN, mamX, mamZ, mamY, mamJ, mamU, mamV, mamW, mms5, mms6, mms6-L, mms36, mms48, а також численні гени груп mad (від mad1 до mad31) та man (від man1 до man6) в їх геномах, а також фізико-хімічними властивостями кодованих цими генами білків. - Вперше передбачено форму біогенних магнітних наночастинок для наступних магнітотаксисних бактерій: Alpha proteobacterium LM-2, Alpha proteobacterium LEMS, Alpha proteobacterium KR-1 та Alpha proteobacterium CB-1, Candidatus Magnetominusculus xianensis HCH-1 та Magnetospirillum sp. SS-4.
dc.description.abstractotherThesis contains 86 pages, 16 figures, 3 tables, 3 appendixes, 38 references to literary sources. Purpose of the study: building a model to predict the shape of biogenic magnetic nanoparticles of magnetotaxis bacteria based on data on the presence of the genes mamA, mamB, mamE, mamI, mamK, mamM, mamP, mamQ, mamH, mamF, mamS, mamT, mamC, mamD, mamG, mamR, mamL, mamO, mamN, mamX, mamZ, mamY, mamJ, mamU, mamV, mamW, mms5, mms6, mms6-L, mms36, mms48, as well as numerous genes of the mad (from mad1 to mad31) and man (from man1 to man6) groups in their genomes, as well as the physicochemical properties of the proteins encoded by these genes using machine learning methods. Object of research: genomes and proteomes of magnetotaxis bacteria. Subject of the research: the problem of the relationship between the shape of biogenic magnetic nanoparticles of magnetotaxis bacteria with the presence of the genes mamA, mamB, mamE, mamI, mamK, mamM, mamP, mamQ, mamH, mamF, mamS, mamT, mamC, mamD, mamG, mamR, mamL, mamO, mamN, mamX, mamZ, mamY, mamJ, mamU, mamV, mamW, mms5, mms6, mms6-L, mms36, mms48, as well as numerous genes of the mad (from mad1 to mad31) and man (from man1 to man6) groups in their genomes, as well as the physicochemical properties of the proteins encoded by these genes. Materials and methods: experimental data on the form of 53 biogenic magnetic nanoparticles of magnetotaxis bacteria, data on genomes and proteomes of magnetotaxis bacteria from the GenBank and Protein NCBI databases. Machine learning methods decision tree and random forest, methods of Biopython 1.84, pandas 2.2.2 and scikit-learn 1.4.2 libraries for Python 3.12.3. Results: the Python script was created to predict the shape of biogenic magnetic nanoparticles of magnetotaxis bacteria of one of 4 classes (prismatic, cubo-octahedral, spherical or curved spherical). Data on proteomes of 6 strains were found in the GenBank and Protein NCBI databases, for which the shape of BMN has not been experimentally studied, it was shown that these 4 strains are potential producers of prismatic biogenic magnetic nanoparticles. Original: - For the first time, the relationship between the shape of biogenic magnetic nanoparticles of magnetotaxis bacteria and data on the presence of the genes mamA, mamB, mamE, mamI, mamK, mamM, mamP, mamQ, mamH, mamF, mamS, mamT, mamC, mamD, mamG, mamR, mamL, mamO, mamN, mamX, mamZ, mamY, mamJ, mamU, mamV, mamW, mms5, mms6, mms6-L, mms36, mms48, as well as numerous genes of the mad (from mad1 to mad31) and man (from man1 to man6) groups in their genomes, as well as the physicochemical properties of the proteins encoded by these genes. - For the first time, the shape of biogenic magnetic nanoparticles has been predicted for the following magnetotaxis bacteria: Alpha proteobacterium LM-2, Alpha proteobacterium LEMS, Alpha proteobacterium KR-1, Alpha proteobacterium CB-1, Candidatus Magnetominusculus xianensis HCH-1 and Magnetospirillum sp. SS-4.
dc.format.extent86 с.
dc.identifier.citationХахно, К. Ю. Машинне навчання для передбачення форми магнітних наночастинок у магнітотаксисних бактеріях : дипломна робота ... бакалавра : 162 Біотехнології та біоінженерія / Хахно Кирил Юрійович. — Київ, 2025. — 86 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/75678
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.titleМашинне навчання для передбачення форми магнітних наночастинок у магнітотаксисних бактеріях
dc.title.alternativeMachine learning for predicting the shape of magnetic nanoparticles in magnetotactic bacteria
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Khakhno_bakalavr.pdf
Розмір:
2.04 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (КББЕ)
Бакалаврські роботи