Geri Dön

Applying genetic algorithms to inverse protein folding problem

Genetik algoritmaların ters protein katlanması problemine uygulanması

  1. Tez No: 139463
  2. Yazar: RABUN KOŞAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEM ERSOY, YRD. DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

ÖZET GENETİK ALGORİTMALARIN TERS PROTEİN KATLANMASI PROBLEMİNE UYGULANMASI Proteinlerin üç boyutlu şekillerinin bulunması, biyoinformatik alanında şu an en önemli sorudur. Onunla beraber diğer bir problem ise ters protein katlanması prob lemidir yani, şekli bilinen bir protein için ona uygun dizilerin bulunması. Üç boyutlu şekil sayısının, dizi sayısından daha az olduğu bilgisi temel alınırsa bu problemin çözümü daha kolaydır. Bu problemi çözmek için bir genetik yordam hazırladık. Yor dam uygun yapılar bulmak için serbest enerji seviyesini azaltmaya çalışmakta, bunun için olasılık olarak birbirlerine yakın olan amino asitleri bir araya getirmektedir. Yordamın etkinliği değişik şekillerde test edildi. İlk olarak sonuçlar veri ta banındaki diziler ile karşılaştırılarak benzer olanlar bulundu. Daha sonra ise dizi hede flenen katlanma modeline giydirilerek, şeklin gerçek anlamda hedefle uygun olup ol madığına bakıldı. Bu durum, sadece hedefle giydirme diğer seçeneklere göre daha az enerji seviyesinde olunca olası olan bir durum olduğu için, karşılaştırma şansı ortaya çıktı. Verilen bir sekile yüksek oranlarda uygun sonuçlar elde edebildik.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT APPLYING GENETIC ALGORITHMS TO INVERSE PROTEIN FOLDING PROBLEM Finding the three dimensional structure of protein is currently the most impor tant question in bioinformatics area. Together with it is the inverse folding problem; given the structure of the protein, find the sequences that are compliant with it. Given the fact that there are far less number of structures than sequences, this problem is more plausible to solve. We have implemented a genetic algorithm (GA) to solve this problem. The algorithm tries to minimize the free energy by trying to find highly probable residuals together in probability terms in order to form suitable structure. The efficiency of the algorithm is tested by different ways. First the results are compared to sequences in databases to find similar sequences. Then the sequence is threaded to target fold to find whether it is in fact compatible with the target or not. Since this is possible when the threading gives minimum energy state for the target and other folds are not in close states, a comparison is possible. We can find highly plausible sequences for a given structure.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    903942

    Akımsız nikel esaslı alaşım kaplamalarda en iyi kaplama özelliklerini sağlayan banyo parametrelerinin yapay zeka yöntemleri ile tersine optimizasyonu

    Inverse optimization of bath parameters providing the best coating properties in electroless nickel-based alloy coatings using artificial intelligence methods

    MEHMET FATİH TAŞKIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZER UYGUN

  2. Tez No

    83597

    Genetik algoritmanın bazı güç dağıtım problemlerine uygulanması

    Applying genetic algorithms to some power systems

    UÇMAN ERGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Elektrik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SALİH FADIL

  3. Tez No

    530338

    Analysis of crossover, mutation methods and rates of genetic algorithms applied on traveling salesman problem

    Genetik algoritmaların çaprazlama, mutasyon metodlarının ve parametrelerinin gezgin satıcı problemi üzerinde analizi

    ADNAN BAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilim ve TeknolojiGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT AKIN

  4. Tez No

    46106

    Yapay sinir ağları ve genetik algoritmaların uçuş kontrol sistemlerine uygulanması

    Başlık çevirisi yok

    ALİ MOUMİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. RAMAZAN TAŞALTIN

  5. Tez No

    886008

    Hücresel genetik algoritmaların incelenmesi ve performansının geliştirilmesi

    Investigation of cellular genetic algorithms and improvement of their performance

    SEVGİ AKTEN KARAKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET HAKAN SATMAN

Geri Dön