Search academic texts

Information × Registration Number 2121U008249, Article popup.category Бакалаврська робота Title Система для вирівнювання послідовностей ДНК на основі прихованих марковських моделей (AI translated) popup.author Старовойт Анна ІванівнаStarovoit Anna Ivanivna popup.publication 01-06-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45242 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 122 с., 23 рис., 11 табл., 2 додатки, 36 джерел. Об’єкт дослідження: алгоритм вирівнювання амінокислотних послідовностей. Мета дослідження: проаналізувати існуючі підходи до вирівнювання символьних послідовностей, створити власну модель вирівнювання та класифікації. Використані моделі: у програмній реалізації було використано приховану марковську модель. Отриманні результати: побудована система вирівнювання та класифікації амінокислотних послідовностей, що з точністю 87% може відрізнити білкові послідовності з родини глобінів від інших послідовностей. В рамках подальшого дослідження пропонується підвищувати точність моделі, розширити бібліотеку відомих білкових родин, адаптувати модель для роботи із довшими послідовностями та із даними у інших форматах та підвищувати швидкість роботи моделі. Thesis 122 p., 23 fig., 11 tabl., 2 appendices, 36 sources. Object of study: algorithm for multiple sequence alignment. Purpose: to analyze existing sequence alignment methods, to develop own sequence alignment and classification system. Used models: in the software implementation hidden Markov models were used. Results: sequence alignment and classification system was obtained that can distinguish globin sequence from other protein sequences with an accuracy of 87%. Further research proposes to improve model accuracy, expand the library of known protein families, adapt the model to work with longer sequences and other data types, shorten model’s working time. popup.nrat_date 2025-11-05 Close