A computational approach to predict contact potential and desulfide bond of proteins
Proteinlerin temas matrisleri ve ikili sülfat bağı tahmini üzerine işlemsel yaklaşım
- Tez No: 152826
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Mikrobiyoloji, Biology, Microbiology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
ÖZET Bir proteinin temas eden amino asit ve ikili-sülfat bağı bilgileri proteinin 3 boyutlu yapısı ve fonksiyonu ile ilgili önemli ipuçları vermektedir. Bu çalışmada, bilgilerin tahmini üzerine işlemsel yaklaşım sunulmaktadır ve bu çalışmaların her ikisi de protein katlanması probleminin önemli adımlarım oluşturmaktadır. İlk çalışmada, proteinlerin temas matrikslerinin tahmini üzerine çalıştık. Tahmin işlemi için, Sinir Ağları ve Destek Vektör Makinalan tekniklerini uygulayarak, proteinlerin fiziksel (sıralanma, hacim ölçüleri), kimyasal, evrimsel (komşu bilgileri) ve yapısal (ikincil yapı) bilgileri kullanıldı. Çalışmanın sonunda, %0.6'lık temas dışı hata oram ile temas örneklerinin %14'ünü tahmin edebildik ve bu tahmin, raslantısal tahminden 9 kat daha iyidir. İkinci çalışmada, aynı parametreleri kullanarak, sistin amino asitlerinin bağlanıp ikili sülfat bağı oluşturabilirliğini tahmin ettik. Bu çalışmada SVM kullandık ve ikili- sülfat bağı talımininde %63.76 doğruluğa ulaştık.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Contact map and disulfide bond information of a protein give crucial clues about 3-dimensional structure and function of a protein. In this study, we represent a computational approach to predict both contact maps and disulfide bonds of the residues inside of a protein and these studies are two of the essential steps of protein folding problem. In the first study, we predicted contacting residues of proteins using physical (ordering, length and volume), chemical (hydrophobicity), evolutionary (neighboring) and structural (secondary structure) information by implementing classification techniques, Neural Networks (NNs) and Support Vector Machines (SVMs). As a result, our method predicts 14% of the contacting residues with 0.6% false positive ratio and it performs 9 times better than a random predictor. In the second study, using the same parameters we predicted cysteine residues forming. In this study, we used SVMs, we obtained 63.76% accuracy in disulfide bond prediction.
Benzer Tezler
- Blast performance of brms structures with sliding foundation & effects of dynamic interaction of structural members on esdof blast analysis
Başlık çevirisi yok
BİLAL BALCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İnşaat MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BÜLENT ERKMEN
- Development of an early indicator index for tornadic storms in the Euro-Mediterranean region
Avrupa-Akdeniz bölgesi'ndeki tornadik fırtınalar için erken gösterge endeksinin geliştirilmesi
ÖMER KUTAY MIHLIARDIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVİNÇ ASİLHAN
- Al-Sic metal matrisli karma malzemelerinin deformasyon davranışının sonlu elemanlar yöntemi ile parametrik analizi
Başlık çevirisi yok
ŞAFAK YILMAZ
- Corrosion-wear simulation of automotive engine component materials under biodiesel
Başlık çevirisi yok
SAFA YUSUF ÇETİN
- Computational approaches to study drug resistance mechanisms
İlaç direnç mekanizmaları için işlemsel yaklaşımlar
ZOYA KHALID
Doktora
İngilizce
2017
BiyolojiSabancı ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. İSMAİL ÇAKMAK
