Geri Dön

Prediction of protein subcellular localization based on primary sequence date

Birincil dizi veri temelli protein hücre içi yer belirleme tahmini

  1. Tez No: 143593
  2. Yazar: MERT ÖZARAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: hücre içi yer belirleme, protein sıralama, kümelendirme, sınıflandırma, subcellular localization, protein sorting, clustering, classification
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Proteinlerin işlevlerinin belirlenmesinde hücre içi yer belirleme çok önemlidir. Bu çalışmada, ökaryotik canlılarda, amino asit sırası kullanılarak amino asit birincil dizi içeriği temelli, protein hücre içi yer belirlenmesi için, P2SL adında, yeni bir sistem tasarlanmıştır. Tahmin yaklaşımı, öz düzenlemeli haritalara dayananarak verilen bir sınıfta her protein için, en yaygın motifleri bulmak ve bunları,öznitelik olarak kullanarak çok katmanlı perseptronların yardımıyla sınıflandırmaktır. Bu yaklaşım dizi uzunluğundan bağımsız bir sınıflandırmaya izin vermektedir. Bunlara ek ve daha önemlisi, kabul edilebilir nokta muta- syon (PAM) değiştirme matrisi temelli, biyolojik işlevi muhafaza eden, yeni bir kodlama planı kullanımı tarif edilmektedir. Dört sınıflı bir problemde, sis temin istatistiksel test sonuçları sunulmaktadır. P2SL, benzer çalışmalardan biraz daha yüksek tahmin doğruluğuna ulaşmıştır.

Özet (Çeviri)

Subcellular localization is crucial for determining the functions of proteins. A system called prediction of protein subcellular localization (P2SL) that predicts the subcellular localization of proteins in eukaryotic organisms based on the amino acid content of primary sequences using amino acid order is designed. The approach for prediction is to find the most frequent motifs for each pro tein in a given class based on clustering via self organizing maps and then to use these most frequent motifs as features for classification by the help of multi layer perceptrons. This approach allows a classification independent of the length of the sequence. In addition to these, the use of a new encod ing scheme is described for the amino acids that conserves biological function based on point of accepted mutations (PAM) substitution matrix. The statistical test results of the system is presented on a four class problem. P2SL achieves slightly higher prediction accuracy than the similar studies.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    143404

    Prediction of protein subcellular localization using global protein sequence feature

    Evrensel protein dizi özelliğinin kullanılarak protein hücresel sınıflandırılmasının tahmini

    BURÇİN BOZKURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY

  2. Tez No

    128511

    Computational prediction of protein subcellular localization and function

    Protein içi hücre içi konum ve fonksiyonlarının işlemsel yöntemlerle tahmini

    MUTLU DOĞRUEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN

  3. Tez No

    574757

    Multi-view subcellular localization prediction of human proteins

    İnsan proteinlerinin çoklu görünüm yoluyla hücre içi yerleşimlerinin tahmini

    GÖKHAN ÖZSARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET VOLKAN ATALAY

  4. Tez No

    201828

    A classification system for the problem of protein subcellular localization

    Proteinlerin hücre içi yerleşimlerini bulmak için bir sınıflandırma sistemi

    GÖKÇEN ALAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VOLKAN ATALAY

    YRD. DOÇ. DR. TOLGA CAN

  5. Tez No

    415513

    Pattern search in pathogenic bacterial proteins for localization and secretory systems

    Patojenik bakteriyel proteinlerde salgı sistemleri için örüntüler aranması

    ORHAN ÖZCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    BiyoteknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY ÖZCENGİZ

    DOÇ. DR. TOLGA CAN

Geri Dön