Geri Dön

Secondary structure prediction of hemeglobin by using combined neural networks

Birleştirilmiş yapay sinir ağları kullanılarak hemoglobinin ikincil yapısının tahmin edilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 134873
  2. Yazar: İREM ERSÖZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TURGAY İBRİKÇİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Genel Regresyon Sinir Ağlan, Probabilistik Sinir Ağlan, Geri Yayılım Algoritması, BHeştirilmiş Sinir Ağlan, Hemoglobin, Generalized Regression Neural Network, Probabilistic Neural Network, Backpropagation, Combined Neural Networks, Hemoglobin. II
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

öz YÜKSEK LİSANS TEZİ BİRLEŞTİRİLMİŞ YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK HEMOGLOBİNİN İKİNCİL YAPISININ TAHMİN EDİLMESİ îremERSÖZ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK ANA BİLİM DALI Danışman : Yard. Doç. Dr. Turgay İBRİKÇİ Yıl: 2003 Sayfa: 60 Jüri : Yard, Doç. Dr. Turgay İBRİKÇİ Prof. Dr. Seyhan TÜKEL Yard. Doç. Dr. Ulus ÇEVİK Proteinler, hayati önem taşryan görevleri nedeniyle organizmaların en önemli kısımlarıdır. Bu bakımdan, bir organizmanın yaşam sürecini anlayabilmek için ilk olarak, fonksiyonuyla yakından ilgili olan yapısının bilinmesi gerekmektedir. Protein yapılan, Birincil, İkincil, Üçüncül, Dördüncü! olmak üzere dört ana hiyerarşik düzeye sahiptirler. Birincil yapı amino asit dizilimidir. Pohpeptit zincirlerinin bölgesel şekillenmeleri, ikincil yapıyı oluşturur, üçüncül yapı ise son şeklin oluşumunda ikincil yapıların ne şekilde bir araya gelmeleri gerektiğini belirler. Bir veya daha fâzla polipeptit zincir arasındaki etkileşimler de dördüncül yapıyı oluşturur. Yapay sinir ağlan, proteinlerin ikincil yapılarının tahmininde başarıyla kullanılabilen algoritmalardandır. Bu tezde, genel regresyon sinir ağlan (GRNN), probabilistik sinir ağlan (PNN) ve geri yayılan algoritması (BP) hemoglobinin, amino asit dizilişlerinin farklı pencere boyutlan elde edilmiş birincil yapışma uygulanarak ikincil yapısı tahmin edilmeye çalışılmıştır. Daha sonra tüm ağların sonuçlan, GRNN ile birleştirilmiştir. 20 attâ-141 ve 20 beta-146 hemoglobin zincirleri içeren veri seti, Protein Veri Bankasından otoşturulmuştur. GRNN'nin genel basan oranı, beta zincirleri için 90.2- 91.7% ve alfa zincirleri için 85.9-87.3% dir. PNN, beta için 91,2-92%, alfa için 85.4- 86.5% genel başarıya ulaşmıştır. BP'nin genel başarısı ise beta için 89.9-92.5% ve alfa için 86.5-90.3% dir. CNN sonuçlarına göre tahmin başarısında önemli bir artış olmamıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT MSc THESIS SECONDARY STRUCTURE PREDICTION OF HEMOGLOBIN BY USING COMBINED NEURAL NETWORKS îremERSÖZ DEPARTMENT OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES UNIVERSITY OF ÇUKUROVA Supervisor : Asst. Prof. Dr. Turgay ÎBRÎKÇİ Year: 2003 Pages: 60 Jury : Asst. Prof. Dr. Turgay ÎBRÎKÇİ Prof Dr. Seyhan TÜKEL Asst. Prof. Dr. Ulus ÇEVİK Proteins are one of the most important parts of an organism because of its vital important tasks. In this respect, to understand the life process of an organism, it is necessary to first know the protein's structure that is closely related to its function. Protein structures are described through four main hierarchical levels; Primary, Secondary, Tertiary, Quaternary. The primary structure is simply the sequence of amino acids, the secondary structure refers to the local conformations of the polypeptide chains, the tertiary structure describes how the secondary structure elements are arranged to form the overall shape of the chains and the interactions between one or more polypeptide chains gives the quaternary structure. Artificial Neural Networks are useful toolbox for secondary structures prediction of proteins. In this thesis a generalized regression neural network (GRNN), probabilistic neural network (PNN) and backpropagation algorithm (BP) were applied to the hemoglobin primary structure with different window sizes of amino acid sequences to predict the secondary structure that has helix and coil. Then all results of the networks are combined with GRNN. The data set is prepared with 20 alpha- 141 and 20 beta- 146 hemoglobin chains from Protein Data Bank. The overall success rate of GRNN is around 90.2-91.7% for beta chains and 85.9-87.3% for alpha chains. The PNN achieved between 91.2-92% overall accuracy for beta and 85.4-86.5% for alpha. BP has the overall success rate of 89.9-92.5% for beta, 86.5-90.3% for alpha. There is no significant improvement in prediction accuracy with CNN.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    543086

    İyileştirilmiş klonal seçim algoritması ile hemoglobin proteini ikincil yapı tahmini

    Hemoglobin protein secondary structure prediction by using improved clonal selection algorithm

    BURCU ÇARKLI YAVUZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY

  2. Tez No

    198962

    Yapay sinir ağları ile proteinlerin ikincil yapılarının kestirimi

    Protein secondary structure prediction with neural network

    ERTAN ATAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LALE ÖZYILMAZ

    PROF. DR. OKAN ERSOY

  3. Tez No

    215851

    Protein secondary structure prediction with classifier fusion

    Sınıflandırıcı birleştirimi ile protein ikincil yapısı kestirimi

    İSA KEMAL PAKATCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    BiyoistatistikSabancı Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN

  4. Tez No

    402736

    Avicenna: Sequence segments similarity based protein secondary structure prediction method

    Başlık çevirisi yok

    FARUK BERAT AKÇEŞME

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    BiyomühendislikInternational University of Sarajevo

    Genetik ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. MEHMET CAN

  5. Tez No

    185297

    Computational approaches to protein structure prediction

    Protein yapısını tahminlemek için geliştirilen hesaba dayalı yaklaşımlar

    ZERRİN IŞIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. BERRİN YANIKOĞLU

Geri Dön