A classification system for the problem of protein subcellular localization
Proteinlerin hücre içi yerleşimlerini bulmak için bir sınıflandırma sistemi
- Tez No: 201828
- Danışmanlar: PROF. DR. VOLKAN ATALAY, YRD. DOÇ. DR. TOLGA CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: protein sınıflandırması, hücre içi yerle³im, yaygın örüntü bulma, cytoscape eklentisi
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Bu çalşmanın odak noktası proteinlerin hücre içi yerleimlerini bulmaktır. Hesaba dayalı biyolojide temel bir problem olan proteinlerin işlevlerinin belirlenmesinde, hücre içi yerle³im bilgisi önemlidir. Bu problem için, 2 ana bölümden oluşan bir sınıflandırma sistemi kuruldu: protein dizilerinden biyolojik olarak anlamlı verileri çıkarmak üzere tanımlanmış bir öznitelik eşleme yöntemine dayalı bir öngörücü ve hücre içi yerle³im bilgilerinin aranması ve öngörülmesi için inşa edilmiş bir istemci/sunucu mimarisi. Tezin ilk kısmında, yaygın örüntülere dayalı bir öznitelik eşleme yöntemi tanımlamaktayız. Tanımladığımz öznitelik e³leme yönteminde, yaygın örüntüler, bir protein veri kümesinden birincil özelli§e dayalı bir arama tekniği kullanılarak çıkartıldı ve bu örüntülerin yeni bir sekans üzerindeki dağılımları sınıflandırmada öznitelik vektörü olarak kullanıldı. Bir kaç öznitelik seçme metodunun sınıflandırma performansına etkisi araştırılarak, en iyi olan uygulandı. Metod, 4 bölümlü protein hücre içi yerleşimi öngörülmesi probleminde (Golgi aygtna, stoplazmaya, mitokondriye ve çekirde§e yerle³en) ve P2SL için kullanlan veri kümesi üzerinde de§erlendirildi. Bizim metodumuz, yüzde 81.96 olan toplam doğruluk yüzdesini yüzde 91.71 e çıkardı. Tezin ikinci bölümünde, protein hücre içi yerle³im öngörülerine kullanıcı dostu bir arayüzle eri³im sağlayan Basit Obje Erişim Protokolune (BOEP) dayalı bir istemci/sunucu mimarisi tasarlandı ve gerçekleştirildi. Istemci tarafı aslında biyolojik ağlarin fonksiyonel zenginle³tirilmesinde kullanılan bir Cytoscape eklentisidir. Bu eklenti, hücre içi yerleşim bilgisinin tek başına kullanılması yerine, biyologlara gen ya da protein kümelerini toplu biçimde analiz etme imkanı sunuyor.
Özet (Çeviri)
The focus of this study is on predicting the subcellular localization of a protein. Subcellular localization information is important for protein function annotation which is a fundamental problem in computational biology. For this problem, a classication system is built that has two main parts: a predictor that is based on a feature mapping technique to extract biologically meaningful information from protein sequences and a client/server architecture for search- ing and predicting subcellular localizations. In the rst part of the thesis, we describe a feature mapping technique based on frequent patterns. In the feature mapping technique we describe, frequent patterns in a protein sequence dataset were identied using a search technique based on a priori property and the dis- tribution of these patterns over a new sample is used as a feature vector for classication. The eect of a number of feature selection methods on the classi- cation performance is investigated and the best one is applied. The method is assessed on the subcellular localization prediction problem with 4 compartments (Endoplasmic reticulum (ER) targeted, cytosolic, mitochondrial, and nuclear) and the dataset is the same used in P2SL. Our method improved the overall accuracy to 91.71% which was originally 81.96% by P2SL. In the second part of the thesis, a client/server architecture is designed and implemented based on Simple Object Access Protocol (SOAP) technology which provides a user- friendly interface for accessing the protein subcellular localization predictions. Client part is in fact a Cytoscape plug-in that is used for functional enrichment of biological networks. Instead of the individual use of subcellular localization information, this plug-in lets biologists to analyze a set of genes/proteins under system view.
Benzer Tezler
- Prediction of protein subcellular localization using global protein sequence feature
Evrensel protein dizi özelliğinin kullanılarak protein hücresel sınıflandırılmasının tahmini
BURÇİN BOZKURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY
- Prediction of protein subcellular localization based on primary sequence date
Birincil dizi veri temelli protein hücre içi yer belirleme tahmini
MERT ÖZARAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY
- Computational representation of protein sequences for homology detection and classification
Protein dizilimlerinin homoloji sezimi ve sınıflandırma amaçlı bilişimsel gösterimi
HASAN OĞUL
Doktora
İngilizce
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ERKAN MUMCUOĞLU
- Effect of pre-concentration technique on the extraction of volatile compounds in beef and changes in quality parameters under dynamic storage conditions
Çiğ etten uçucu bileşenlerin ekstraksiyonunda ön konsantrasyon tekniğinin etkisi ve dinamik muhafaza şartları altında kalite parametrelerinin değişimi
AYLİN MET ÖZYURT
Doktora
İngilizce
2018
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEŞE ŞAHİN YEŞİLÇUBUK
- Muskarinik reseptör alt tiplerinde İmperialin' in antagonistik etkisinin in vitro araştırılması
Antagonistic affinity profile of Imperialine on different subtypes of muscarinic receptors
HÜSEYİN AKBULUT
