A high-performance algorithm for automated prediction of protein-protein interactions
Protein-protein etkileşimlerinin otomatik tahmini için yüksek başarımlı bir algoritma
- Tez No: 168733
- Danışmanlar: Y.DOÇ. ATTİLA GÜRSOY, Y.DOÇ. ÖZLEM KESKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 121
Özet
ÖZETÇE Hesaplamalı Biyolojinin ve Biyobilişimin en büyük hedeflerinden biri biyolojik sistemlerin ve süreçlerinin daha iyi anlaşılabilmesini sağlamaktır. Tüm proteinlerin oluşturduğu etkileşim ağının aydınlığa kavuşturulması bu hedefe yönelik çalışmaların önemli bir parçasıdır. Dolayısıyla, protein-protein etkileşimlerini hızlı ve güvenilir bir şekilde kestirebilecek bilgisayar programlarına duyulan gereksinim gün geçtikçe artmaktadır. Bu tezde protein- protein etkileşimlerini yüksek başarılı bir şekilde kestirebilmek için tasarlanan bir algoritma sunulmaktadır. Bu algoritmanın tasarımında protein arayüzeylerindeki yapısal ve dizilimsel korunma görüngüsünü birleştiren yeni bir“aşağıdan yukarıya yaklaşım”kullanılmıştır. Algoritmayı 67 elemanlı bir şablon arayüzey ve 6170 elemanlı bir hedef pro tein veritabanı üzerinde çalıştırarak 62616 farklı protein-protein etkileşimi kestirilmiştir. Bu kestirimlerin daha sonra 3 farklı etkileşim veritabanıda harşılıklarının bulunup bulunmadığı denetlenmiştir. Ayrıca, bazı ilginç kestirimler yazında da taranmıştır. Sonuçlarda doğrulanan ile doğrulanmayan kestirimler arasında iyi bir denge olduğu görülmüştür. Doğrulanan kestirimler algoritmamızın güvenilirliğini gösterirken doğrulanmayan kestirimler doğada bulunan ama henüz gözlenmemiş olan veya laboratuar ortamlarında gerçekleştirilebilecek etkileşimlere işaret ediyor olabilirler. Bu doğrulanmamış etkileşim kestirimlerinin ilaç tasarımı alanında önemli etkilerinin olabileceğini düşünmekteyiz. Kestirim ve doğrulama sürelerini haftalar mertebesinden günler mertebesine indirebilmek için algoritmaları paralelleştirilmiş, kestirim algoritmasının 32lik bir Beowulf bilgisayar yığınında 29.39 kat hızlandığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT The major goal of Computational Biology and Bioinformatics is to achieve a better un derstanding of the principles of biological systems and processes using informatics tools. Elucidation of the full network of protein-protein interactions is a crucial part of this chal lenge. Thus, there is a growing need for fast and reliable in silico methods for predicting protein-protein interactions. Here, we present a high-performance algorithm for automated prediction of protein-protein interactions. We adopt a novel bottom-up approach that com bines structure and sequence conservation in protein interfaces. Starting with 67 known structures of protein interfaces and 6170 protein structures, we predicted 62616 distinct in teractions. We then checked whether these interactions existed in three different interaction databases. We also searched literature for some interesting cases. The results displayed a good balance of verified and unverified predictions. Verified interactions prove the relia bility of our algorithm whereas unverified ones may correspond to unobserved interactions that actually occur in nature or may synthetically be realized in laboratory conditions. We believe these unverified predictions may have important implications regarding drug design. We parallelized the algorithms to reduce execution times from the order of months to days: parallelized prediction algorithm demonstrated a speed up of 29.39 on a 32 node Beowulf cluster. IV
Benzer Tezler
- Heterojen biyomedikal verinin bilgi çizgeleri ve derin öğrenme tabanlı analizi ile protein fonksiyonlarının otomatik tahmini
Automated prediction of protein functions with knowledge graph representations and deep learning-based analysis of heterogeneous biomedical data
ERVA ULUSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBiyoinformatik Ana Bilim Dalı (Disiplinlerarası)
DOÇ. DR. TUNCA DOĞAN
- Negotiating with qualitative preferences: Methods for generating bids effectively
Nitel tercihlerle pazarlık: Etkin olarak öneriler oluşturmak için yöntemler
REYHAN AYDOĞAN
Doktora
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR YOLUM
- Yoğurtların depolama esnasında mikrobiyal ve kimyasal değişimlerinin bilgisayarlı görüntüleme sistemiyle belirlenmesi ve elde edilen verilerin yapay sinir ağlarıyla değerlendirilmesi
Determination and quantification of microbiological and chemical changes in yogurt using machine vision system and evaluation of collected data using neural network system during storage
AYTÜL BAYRAKTAR SOFU
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Gıda MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. YEŞİM EKİNCİ KİTİŞ
- Development of a machine learning prediction model for construction safety management
İnşaat iş güvenliği yönetimi için makine öğrenmesine dayalı tahmin modeli geliştirilmesi
KERİM KOÇ
Doktora
İngilizce
2022
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ASLI PELİN GÜRGÜN
- Software defect prediction with a personalization focus and challenges during deployment
Kişiselleştirme odaklı yazılım hata tahmini ve entegrasyon zorlukları
BEYZA EKEN
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN KÜHN