A Two-stage mathematical programming algorithm for predicting secondary structures of proteins
Proteinlerin ikincil yapılarının tahmini amaçlı iki aşamalı matematiksel programlama algoritması
- Tez No: 136749
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SELÇUK SAVAŞ, YRD. DOÇ. DR. METİN TÜRKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 227
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Recognition of function of protein is one of the major steps in drug discovery process and it is known that functions of polypeptides are dictated by their structures. This study aims to predict secondary structures of proteins utilizing a two-stage probabilistic algorithmic approach. First stage is determination of structural class (all-a, all-P, a/p or a+P) of unknown protein by a Mixed Integer Linear Programming formulation. Next phase is searching 3 to 7-residues-long segments of unknown protein's residue sequence in database of structures of experimentally identified proteins, belonging to the same structural class determined for the unknown one. Source for data on structures of known proteins is Protein Data Bank; http://www.pdb.org. Three states (a-helix, P-sheet or loop) per residue predictions are obtained through a probabilistic approach utilizing outcomes of database search process. We achieved 100% accuracy in folding type determination phase. Weights to put on probabilities obtained from 3 to 7-residues-long segments for each structural class are determined optimally for each structural class via Non-Linear Programming Formulations again utilizing structural information on experimentally identified proteins. The prediction method is tested on 419, 579, 707 and 601 known proteins from all-a, all-P, a/p and a+p classes, respectively, as if they were not known. 3-states-per-residue accuracy levels obtained for all-a, all-p, a/p and a+p classes are 80.5%, 72.4%, 71.9% and 75.5%, respectively. m
Benzer Tezler
- Dynamic model-based path planning optimization and control for USV in inland waterways
İç su yollarında kullanılan İDA'lar için dinamik model tabanlı yol planlama optimizasyonu ve kontrolü
FERHAN BÜYÜKÇOLAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN TANSEL TAYYAR
- İnsan gen yolaklarında ikâme modelleme ve makine öğrenmesi kullanarak varyant analizi
Variant analysis in human gene networks using surrogate modelling and machine learning
FURKAN AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA
- Metro istasyonlarında yolcu sirkülasyonunun değerlendirilmesi için bir uzman sistem önerisi
An expert system proposal for the evaluation of pedestrian circulation at underground stations
A.GÜLAY PEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
- Acil durumlarda yaya tahliyesi için grup davranışı içeren sosyal kuvvet modeli önerisi
Proposal of social force model including group behaviour for pedestrian evacuation in emergency situations
YAKUP TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. CAFER ERHAN BOZDAĞ
- Robotlu boyamada bir simulasyon yöntemi
Başlık çevirisi yok
EMİN TAHRALI
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. A. COŞKUN SÖNMEZ