Modeling of Molecular Interactions Using Neural Networks

Síly působící mezi částicemi při interakcích lze popsat pomocí nadploch potenciálové energie. Cílem této práce je vyhodnotit, zda by použití správné neuronové sítě dokázalo reprezentovat tyto nadplochy s dostatečnou přesností. Pro ověření jsem používal dvou analytických modelů a to Lennard-Jonesova potenciálu a Morseho potenciálu. Nadplochy byly reprezentovány pomocí neuronových sítí s dopředným šířením signálu, které byly trénovány metodou zpětné propagace. V rámci této práce se podařilo vytvořit takové neuronové sítě, které dokáží predikovat nadplochu potenciálové energie z relativně malého souboru vstupních dat. Výsledné neuronové sítě jsou také schopny přibližné extrapolace potenciálových nadploch pro velké vzdálenosti mezi částicemi, mimo rozsah trénovacích dat. Výsledky získané v rámci této práce poslouží jako základ pro další výzkum, který se bude zabývat reprezentací větších systémů. Díky tomuto výzkumu bude možné efektivně reprezentovat nadplochy a predikovat hodnoty potenciálové energie i v oblastech, kde mají ab initio metody problémy s konvergencí nebo jsou příliš výpočetně náročné.The forces acting between the particles during their interactions can be described by potential energy surfaces. The aim of this work is to evaluate whether it is possible to represent these surfaces using neural networks with sufficient precision. For verification, I used two analytical models, namely Lennard-Jones potential and Morse potential. Surfaces were represented by feed-forward neural networks that were trained using back-propagation method. In this work, such neural networks have been created that can predict potential energy from a relatively small set of input data. The resulting neural networks are also able of an approximate extrapolation of potential surfaces in large distances between particles outside the range of training data. The results obtained in this thesis will serve as the basis for further research, which will deal with representations of larger systems. Thanks to this research, it will be possible to efficiently represent surfaces and predict potential energy values even in domains where ab initio methods have convergence problems or where their are computationally too demanding.460 - Katedra informatikyvýborn

Server-side navigation service benchmarking tool

908

Výpočet dostupnosti GPS s ohledem na konfiguraci terénu

Import 20/04/2006Prezenční výpůjčkaVŠB - Technická univerzita Ostrava. Fakulta hornicko-geologická. Institut ekonomiky a systémů řízení (545

Využití geoinformačních technologií pro modelování hydrogeologických procesů

Import 25/11/2009Prezenční548 - Institut geoinformatikyNeuveden

Exploitation of HPC infrastructure services for real-time critical small requests

22521

Claudin-4 immunohistochemistry is a useful pan-carcinoma marker for serous effusion specimens

Objective: To evaluate the utility of claudin-4 as a pan-carcinoma marker in cell-blocks of effusion specimens and compare results with Ber-Ep4 staining. Methods: Effusion cell-blocks (n = 284) were stained for claudin-4 and results compared with Ber-Ep4. Cases included 172 metastatic malignancies (137 adenocarcinomas, 20 small cell lung tumours, eight metastatic melanoma, four squamous cell carcinoma, three urothelial cell carcinoma), 49 benign reactive cases and 63 mesotheliomas. Results: All 49 benign effusions were negative. Only 1/63 (1.6%) mesotheliomas was positive for claudin-4. Claudin-4 staining was positive in 131/137 (95.6%) adenocarcinoma cases. Cases negative for claudin-4 included single cases of metastases from breast, colon, stomach, prostate, kidney and ovary. Claudin-4 outperformed Ber-Ep4. Sensitivity (95.6% vs 85.4%), specificity (99.1% vs 86.6%), negative predictive value (94.9% vs 82.9%) and positive predictive value (99.2% vs 88.6%) were all higher for claudin-4 compared with Ber-Ep4, respectively. Only two cases were claudin-4−/Ber-Ep4+. Significantly (P Conclusions: Claudin-4 staining is a useful addition to IHC panels for effusions specimens with superior performance to Ber-Ep4.</p