Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 271018

Razvojno-specifične elektroforetske slike proteina i glikoproteina kalusnih linija šećerne repe (Beta vulgaris L.)


Katušić, Davor
Razvojno-specifične elektroforetske slike proteina i glikoproteina kalusnih linija šećerne repe (Beta vulgaris L.), 2005., diplomski rad, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb


CROSBI ID: 271018 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Razvojno-specifične elektroforetske slike proteina i glikoproteina kalusnih linija šećerne repe (Beta vulgaris L.)
(Developmentally-specific electrophoretic images of proteins and glycoproteins of calli lines of the sugarbeet Beta vulgaris L.)

Autori
Katušić, Davor

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad

Fakultet
Prirodoslovno-matematički fakultet

Mjesto
Zagreb

Datum
07.12

Godina
2005

Stranica
56

Mentor
Krsnik-Rasol, Marijana

Ključne riječi
Beta vulgaris; diferencijacija; prilagođavanje; SDS-PAGE; glikoproteini; strojno učenje; C4.5 stabla odlučivanja
(Beta vulgaris; differentiation; habituation; SDS-PAGE; glycoproteins; machine learning; C4.5 decision tree)

Sažetak
Analizirano je šest staničnih linija šećerne repe (Beta vulgaris L.) u kulturi in vitro. Normalni kalus raste na hranidbenoj podlozi s hormonima, prilagođeni kalusi (HO i HNO) neovisni su o vanjskim regulatorima rasta, kao i tumorske linije. Crveni (Tc) i bijeli tumor (Tb)pripadaju istoj liniji koja proizvodi betanin, ovisno o uzgoju na svjetlosti odnosno tami. Linije su uspoređivane na temelju ekspresije staničnih proteina, odnosno staničnih i izvanstaničnih glikoproteina. Cilj rada bio je prikazati karakteristične proteinske i glikoproteinske vrpce specifične za određeni stadij razvoja stanične linije, usprediti ekspresiju gena u fenotipski različitim linijama, odnosno klasificirati uzorke metodama strojnog učenja te utvrditi pravila odlučivanja klasifikatora. Proteini su razdvojeni 1D-elektroforezom u 12%-tnim poliakrilamdinim gelovima te su obojani srebrom. Utvrđeno je da gelovi s kontinuiranim pH (8.8) daju jednako dobra razdvbajanja kao i gelovi s diskontinuiranim pH (6.8 i 8.8). Glikoproteini su nakon prijenosa na membranu istraživani pomoću pet lektina (Con A ; DSA, GNA, MAA i SNA). U primjeni metoda strojnog učenja na ukupno 23 uzorka (6 klasa) potvrđen je snažan utjecaj sistemskih grešaka na izgled gela, no i uz njega moguć ej računalno prepoznati vrstu tkiva iz obrasca na gelu. Pravila dobivena iz C4.5 kalsifikatora ukazuju na vrpce kakrakterisitčne za svaku staničnu liniju.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Biologija



POVEZANOST RADA


Projekti:
0119113

Ustanove:
Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb

Profili:

Avatar Url Marijana Krsnik-Rasol (mentor)


Citiraj ovu publikaciju:

Katušić, Davor
Razvojno-specifične elektroforetske slike proteina i glikoproteina kalusnih linija šećerne repe (Beta vulgaris L.), 2005., diplomski rad, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb
Katušić, D. (2005) 'Razvojno-specifične elektroforetske slike proteina i glikoproteina kalusnih linija šećerne repe (Beta vulgaris L.)', diplomski rad, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb.
@phdthesis{phdthesis, author = {Katu\v{s}i\'{c}, Davor}, year = {2005}, pages = {56}, keywords = {Beta vulgaris, diferencijacija, prilago\djavanje, SDS-PAGE, glikoproteini, strojno u\v{c}enje, C4.5 stabla odlu\v{c}ivanja}, title = {Razvojno-specifi\v{c}ne elektroforetske slike proteina i glikoproteina kalusnih linija \v{s}e\'{c}erne repe (Beta vulgaris L.)}, keyword = {Beta vulgaris, diferencijacija, prilago\djavanje, SDS-PAGE, glikoproteini, strojno u\v{c}enje, C4.5 stabla odlu\v{c}ivanja}, publisherplace = {Zagreb} }
@phdthesis{phdthesis, author = {Katu\v{s}i\'{c}, Davor}, year = {2005}, pages = {56}, keywords = {Beta vulgaris, differentiation, habituation, SDS-PAGE, glycoproteins, machine learning, C4.5 decision tree}, title = {Developmentally-specific electrophoretic images of proteins and glycoproteins of calli lines of the sugarbeet Beta vulgaris L.}, keyword = {Beta vulgaris, differentiation, habituation, SDS-PAGE, glycoproteins, machine learning, C4.5 decision tree}, publisherplace = {Zagreb} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font