<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Strategije statističnega načrtovanja eksperimentov pri kristalizaciji proteinov, primer lizocima</dc:title><dc:creator>Jandrić,	Jelenko	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Tušar,	Livija	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Turk,	Dušan	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>lizocim</dc:subject><dc:subject>kristalizacija</dc:subject><dc:subject>statistična analiza</dc:subject><dc:subject>načrtovanje eksperimentov</dc:subject><dc:description>Lizocim je encim, ki hidrolizira vezi med N-acetil muraminsko kislino in N-acetil-D-glukozaminskimi preostanki znotraj peptidoglikana v bakterijski celični steni, kar pomeni, da ima baktericidni učinek. Lizocim je naravno prisotna molekula v nekaterih živilih živalskega izvora in velikokrat deluje kot naravni konzervans. Namen raziskave je bil ugotoviti dejavnike, ki vplivajo na proces kristalizacije lizocima, oblikovati lestvico za oceno rezultatov kristalizacije ter na osnovi dobljenih načinov kristalizacije lizocima in izvedene raziskave oblikovati strategijo kristalizacije lizocima. Z uporabo delnega faktorskega načrta poskusov smo preučevali vplive treh soli in njihovih koncentracij, koncentracije glicerola, različnih vrednosti pH, temperature, načinov mešanja vzorcev in različnih koncentracij lizocima na njegovo kristalizacijo. Nastali kristali so bili slikani z robotskim sistemom za slikanje kristalov, rezultati uspešnosti kristalizacije pa so bili ovrednoteni po lastni lestvici. Uporabili smo linearno regresijo za ugotavljanje statistično značilnih povezav in metodo podpornih vektorjev za napovedovanje kristalizacije. Pokazali smo, da višje koncentracije NaCl in PEG 4000, nižji pH in nižje temperature, višje koncentracije proteina v raztopini vodijo do kristalizacije lizocima. Model podpornih vektorjev se je izkazal pri napovedovanju kristalizacije – površina pod ROC krivuljo je bila 0,84. Z uporabo eksperimentalnih načrtov, statistične analize opravljenih poskusov, linearne regresije in uporabo umetne inteligence lahko načrtujemo bolj optimalne korake kristalizacije proteinov.</dc:description><dc:date>2020</dc:date><dc:date>2020-12-02 19:38:56</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>78299</dc:identifier><dc:identifier>NUK URN: URN:SI:UM:DK:M3K1ZNCP</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
