Prediction of binding regions in proteins
Proteinlerde bağlanma bölgelerinin tahmini
- Tez No: 170896
- Danışmanlar: PROF. TÜRKAN HALİLOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
ÖZET PROTEİNLERDE BAĞLANMA BÖLGELERİNİN TAHMİNİ Bütün organizmaların yapı taşlan olan proteinler moleküllerin saklanması ve taşınması, kimyasal reaksiyonların katalize edilmesi, hücreler arası bilgi aktarımı ve hücre çeperinde madde geçişinin kontrolü gibi birçok biyolojik aktivitede görev alırlar. Bütün bu süreçler bir şekilde protein-protein etkileşimini gerektirir ve bu etkileşme iki protein arasında yüzeydeki bazı rezidülerin oluşturduğu fiziksel bağlarla gerçekleşir. Proteinlerin bağlanma enerjisine“hotspot”olarak adlandırılan bu rezidülerin katkısı büyüktür; bu yüzden bağlanma rezidülerinin belirlenmesi protein bilimi için, özellikle ilaç tasarımı ve protein mühendisliği alanlarında, önemli hedeflerdendir. Bu çalışmada, proteinin doğal hal dinamik özelliklerine dayanan ve elastik ağ yapı modeli (Gaussian Network Model, GNM) üzerine oturtulmuş bir metod ile proteinlerin bağlanma bölgelerinin tahmini önerilmiştir. Bu yaklaşımda, rezidülerin doğal hallerinde ortalama pozisyonları çevresindeki devinimlerinin Gaussian bir dağılım gösterdiği kabul edilerek bu hareketlerin en yavaştan en hızlıya değişen modlar serisine aynştırılabilmesi mümkündür. Hızlı mod dinamiklerinden belirlenen yüksek frekans ile hareketli (YFH) rezidüler bağlanma bölegesine yalan, bağlanma yüzeyindeki oyukların diplerinde bulunma eğilimindedirler. Bu sebeple YFH rezidüleri ve bu residülere yalan konuşlanmış yüzey rezidülerini saptayan bir metod önerilmiş ve bu method bağlanma bölgeleri bilinen proteinlerden oluşan iki farklı veri tabanında test edilmiştir. Metod YFH rezidüleri saptayarak bu iki veri tabanındaki yapıların ortalama yüzde 74'ünde bağlanma bölgesine 7.5 Â mesafe içinde en az bir bağlanma bölgesi önerebilmiştir; yüzey rezidülerini saptayarak yapılan analizde ise bu oran yüzde 86'ya yükselmiştir. Ayrıca, önerilen metod hesapsal yöntemlerle elde edilen düşük çözünürlüklü ve bağlanma bölgeleri bilinen yapılara da uygulanmış ve YFH rezidülerinin bağlanma bölgelerini başarı ile saptadığı görülmüştür. Araştırmanın sonuçlan bu yaklaşımın bağlanma bölgelerinin tahmininde güvenilir bir hesapsal yöntem olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT PREDICTION OF BINDING REGIONS IN PROTEINS Proteins are the building blocks of living organisms. They are involved in biological processes as storing and transporting molecules, catalysis of chemical reactions, signal transduction, and many others. For all of these processes, the proteins are involved in some kind of protein-protein interaction through binding. Binding affinity is mostly dependent on some hotspot residues, located at binding interfaces and thus the identification of those residues is of crucial importance for protein science. In this study, a binding site prediction method is proposed as based on the dynamics of protein structure in native topology by an elastic model, namely Gaussian Network Model (GNM). By this model, the native state fluctuations that can be decomposed into series of modes from slowest to fastest are calculated on the premise that the residues undergo Gaussianly distributed fluctuations around their mean positions. The high frequency fluctuating (HFF) residues determined from fastest modes dynamics are likely to be located in the cavities at the binding interfaces. For this, a method on the identification of the HFF residues and the surface residues that are associated with the HFF residues is proposed with an analysis on two data sets of protein structures with known interfaces. The prediction method proposed at least one putative binding region within 7.5 Â of interface for 77 per cent and 70 per cent of the structures tracing the HFF residues, for Benchmark Set and Cluster Set, respectively; while this success rate is increased to 88 per cent and 84 per cent by tracing the surface patches, for the respective sets. The methodology is also tested on several model protein structures that were obtained by ab initio structure prediction studies to test the robustness of the methodology on model structures at various resolutions. The HFF residues successfully point to putative binding regions in the predicted low resolution model structures, also. The results in general indicate that this approach is a promising tool for identifying binding regions even in low resolution structure. This is in particular of importance as the number of low resolution structures will be greater than those that will be resolved experimentally in high resolution. Finally, the present work also serves as an example that displays the existence of an intricate relationship between structure, dynamics, and function.
Benzer Tezler
- Proteinlerdeki düzensiz bölgelerin tespiti için kaotik ve fizikokimyasal özellikler tabanlı yeni öznitelik kodlama yöntemleri geliştirilmesi
Developing new attribute coding methods to prediction of disordered protein regions on based chaotic and physicochemical properties
SEVDANUR GENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT GÖK
- Multi-scale analysis and prediction of protein-protein interactions
Protein-protein etkileşimlerinin çoklu ölçekte analizi ve tahmini
NURCAN TUNÇBAĞ
Doktora
İngilizce
2010
BiyolojiKoç ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM KESKİN
PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY
- Study of protein-protein interfaces using Gaussian network model
Protein-protein arayüzlerinin Gaussian ağ modellenmesi
SEREN SONER
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Kimya MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Bölümü
PROF. TÜRKAN HALİLOĞLU
- Performance and accuracy analysis of iMatch: A structural alignment tool prototype for protein binding site – surface alignment
Protein bağlanma bölgesi ve protein yüzeyi yapısal hizalanması aracı prototipi iMatch'in performans ve doğruluk analizi
DENİZ DEMİRCİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY
PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA
- HotRegion v2.0: A new method to predict hot regions in protein-protein interfaces
HotRegion v2.0: Protein-protein etkileşim arayüzlerindeki sıcak bölgeleri tahmin etmek için yeni bir yöntem
DAMLA ÖVEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
BiyolojiKoç ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY
PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA