Geri Dön

Computational approaches to protein structure prediction

Protein yapısını tahminlemek için geliştirilen hesaba dayalı yaklaşımlar

PDF İndir

  1. Tez No: 185297
  2. Yazar: ZERRİN IŞIK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BERRİN YANIKOĞLU
  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: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 111

Özet

Bioinformatik alanında, protein katlanma problemi cüzüm bekleyen problem-lerden birisidir. Burada amaş proteinin uş boyutlu yapısını proteinin amino asitbilgisini kullanarak belirleyebilmektir. Bir proteinin uş boyuttaki yapısını bildiğimizzaman, onun hücre işindeki fonksiyonu hakkında da bilgi sahibi oluruz. Bir proteininbilmektedir. Bu nedenleyapısı bilinmeyen binlerce protein dizisinin yapısını belirleyebilmek işin daha etkilihesaba dayalı teknikler geliştirilmelidir.Bu tez şalışmasında proteinin ikincil yapısını tahminlemek amacıyla hesabadayalı yaklaşımlar geliştirilmiştir. Proteinlerin uş boyutlu yapısı, ikincil yapı oge-lerinden (α-helezonları, β-tabakaları, β-dünüşleri, ve düngüler) oluşmaktadır. Pro-teinin ikincil yapısının uş boyutlu yapısının oluşmasında büyük etkileri bulunmak-tadır. Bu nedenle bu tez şalışması kapsamında proteinin ikincil yapısının tahmin-lenmesi amacıyla iki farklı yaklaşım şalışılmıştır.Ilk yaklaşım, proteinlerin yapısal sınıflarını amino asit dizisi yardımıyla belir-lemek işin geliştirilmiştir. Proteinin yapısal sınıf bilgisi onun uc boyutlu katlanmışşekli hakkında fikir verebilmektedir, cunkü proteinlerin ikincil yapısının onlarınalacağı katlanma şekli uzerinde büyük etkisi bulunmaktır. Bu yaklaşım işersinde,istatiksel sınıflandırma tekniklerinden birisi olan Destekşi Vectür Makinası ve ceşitliamino asit nitelik bilgileri birleştirilmiştir. Destekşi vectür makinasının yükseksınıflandırma yeteğine sahip olması ve amino asitler arasındaki komşuluk bilgisininkullanılması performans sonuşlarında iyileşmeye sebep olmuştur.Tez projesi işersinde yer alan ikinci calışma, proteinlerin ikincil yapı ogelerindenolan β-dünüşlerinin yine amino asit bilgisinden yararlanılarak tahminlenmesidir.Diğer ikincil yapı ogeleri kadar β-dünüşlerinin oluşmasının da proteinin katlamaaşamalarında onemi olduğu düşunülmektedir. Bu sebeple β-dünüşlerinin proteinişersindeki yerini belirleyebilmek ve tiplerini tespit edebilmek amacıyla saklı Markovmodeline ve yapay sinir ağına dayanan yaklaşımlar geliştirilmiştir. β-dünüşleri vediğer ikincil yapı ogeleri arasındaki komşuluk bilgisinin verilebilmesi uygun saklıMarkov model topolojilerinin oluşturulmasıyla sağ- lanmıştır. Proteinler arasındakievrimden kaynaklan ortak bilgiler de bir ceşit amino asit benzerlik matrisi ile sis-teme verilmektedir. β-dünüşlerinin yerlerini tahminleme probleminde saklı Markovmodellerinin ve amino asit benzerlik matrisinin kullanılması yeni bir yaklaşımdır.Bu şalışmada β-dünüşlerinin yerinin ve tiplerinin belirlenmesinde elde edilen ilksonuşlar oldukşa umit verici olmuştur.

Özet (Çeviri)

One of the most promising problems in bioinformatics is still the protein foldingproblem which tries to predict the native 3D fold (shape) of a protein from its aminoacid sequence. The native fold information of proteins provide to understand theirfunctions in the cell. In order to determine the 3D structure of the huge amount ofprotein sequence, the development of efficient computational techniques is needed.The thesis studies the computational approaches to provide new solutions forthe secondary structure prediction of proteins. The 3D structure of a protein iscomposed of the secondary structure elements: α-helices, β-sheets, β-turns, andloops. The secondary structures of proteins have a high impact on the formation oftheir 3D structures. Two subproblems within secondary structure prediction havebeen studied in this thesis.The first study is for identifying the structural classes (all-α, all-β, α/β, α+β)of proteins from their primary sequences. The structural class information couldprovide a rough description of a protein?s 3D structure due to the high effects of thesecondary structures on the formation of 3D structure. This approach assemblesthe statistical classification technique, Support Vector Machines (SVM), and thevariations of amino acid composition information. The performance results demon-strate that the utilization of neighborhood information between amino acids andthe high classification ability of the SVM provides a significant improvement for thestructural classification of proteins.The second study in thesis is for predicting one of the secondary structureelement, β-turns, through primary sequence. The formation of β-turns has beenthought to have critical roles as much as other secondary structures in the proteinfolding pathway. Hence, Hidden Markov Models (HMM) and Artificial Neural Net-works (ANN) have been developed to predict the location and type of β-turns fromits amino acid sequence. The neighborhood information between β-turns and othersecondary structures has been introduced by designing the suitable HMM topolo-gies. One of the amino acid similarity matrices is used to give the evolutionaryinformation between proteins. Although applying HMMs and usage of amino acidsimilarity matrix is a new approach to predict β-turns through its protein sequence,the initial results for the prediction of β-turns and type classification are promising.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    129275

    Computational approaches to understanding the protein structure

    Protein yapısını anlamak için işlemsel yaklaşımlar

    PELİN AKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    BiyolojiSabancı Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. UĞUR O. SEZERMAN

  2. Tez No

    724891

    DNA dizi analizinde hizalamasız karşılaştırma için yeni yaklaşımlar

    Novel approaches to alignment-free comparison in DNA sequence analysis

    EMRE DELİBAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ARSLAN

  3. Tez No

    519633

    Fast screening algorithms for protein interface structural alignments

    Protein arayüzlerinin yapısal hizalamaları için hızlı eleme algoritmaları

    ALİ TUĞRUL BALCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY

    PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA

  4. Tez No

    435849

    Operations research approaches for protein structure prediction in lattice models

    Kafes model yapısındaki protein yapı tahmini problemini yöneylem araştırma bakış açısıyla ele alma

    SEYED MOJTABA HOSSEINI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEYDA OĞUZ

  5. Tez No

    620847

    Prediction of the effects of single amino acid variations on protein functionality with structural and annotation centric modeling

    Tekil amino asit mutasyonlarının protein işlevleri üzerindeki etkisinin yapısal ve anotasyon odaklı yaklaşımla tahmini

    FATMA CANKARA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    GenetikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURCAN TUNÇBAĞ

    DOÇ. DR. TUNCA DOĞAN

Geri Dön