Нейромережеві підходи для виявлення прихованих патернів у згортанні білків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorВербицький О. С.
dc.contributor.authorГайдаєнко О. В.
dc.contributor.authorVerbytskyi O. S.
dc.contributor.authorGaidaienko O. V.
dc.date.accessioned2026-06-09T08:34:05Z
dc.date.issued2025-09-25
dc.descriptionВербицький, О. С. Нейромережеві підходи для виявлення прихованих патернів у згортанні білків = Neural network approaches for detecting hidden patterns in protein folding / О. С. Вербицький, О. В. Гайдаєнко // Матеріали ХVІ міжнар. науково-технічна конф. "Інновації в суднобудуванні та океанотехніці". – Миколаїв : НУК. – 2025. – С. 634–640.
dc.description.abstractПередбачення просторової структури білків за їх амінокислотною послідовністю залишається однією з найскладніших задач сучасної біології. У даній роботі досліджуються нейромережеві підходи, спрямовані не лише на точне прогнозування третинної структури, але й на виявлення прихованих паттернів, що керують процесом згортання білків. На прикладі моделей на кшталт AlphaFold продемонстровано, як аналіз внутрішніх механізмів роботи нейронних мереж дозволяє виокремити ключові біофізичні та еволюційні закономірності. Результати роботи підкреслюють потенціал інтерпретованого машинного навчання для генерації нових гіпотез у структурній біології та розробки терапевтичних стратегій.
dc.description.abstract1Predicting the 3D structure of proteins from their amino acid sequences remains a major challenge in biology. This study uses neural network models like AlphaFold to both predict protein structures and reveal hidden biophysical and evolutionary patterns. Our findings demonstrate that interpretable machine learning can uncover key folding principles, offering new insights for structural biology and therapeutic development.
dc.description.provenanceSubmitted by Оксана Гайдаєнко (oksana.gaidaienko@nuos.edu.ua) on 2026-06-08T08:43:55Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Вербицкий О_5.pdf: 771791 bytes, checksum: 1ea9008e77180e98fde8e3fd9ed64994 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-06-09T08:12:25Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-06-09T08:18:34Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-06-09T08:34:05Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2026-06-09T08:34:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Verbytskyi.pdf: 771791 bytes, checksum: 1ea9008e77180e98fde8e3fd9ed64994 (MD5) Previous issue date: 2025-09-25en
dc.identifier.isbn978-966-321-487-0
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/13015
dc.language.isouk
dc.relation.ispartofseriesУДК ; 004.89:577.4
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectзгортання білків
dc.subjectструктурна біологія
dc.subjectпаттерни
dc.subjectінтерпретоване машинне навчання
dc.subjectAlphaFold.
dc.subjectneural networks
dc.subjectprotein folding
dc.subjectstructural biology
dc.subjectpatterns
dc.subjectinterpretable machine learning
dc.subjectAlphaFold
dc.titleНейромережеві підходи для виявлення прихованих патернів у згортанні білків
dc.title.alternativeNeural network approaches for detecting hidden patterns in protein folding
dc.typeTheses

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Verbytskyi.pdf
Розмір:
753.7 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Матеріали конференцій (ІУСтаТ)