Düzenleyici DNA otiflerinin tahmini
Prediction Of DNA regulatory motifs
- Tez No: 245046
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA SERT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gen ifadelerini düzenleyen mekanizmaların anlaşılması, moleküler biyolojideki önemli araştırma konularından birisidir. Bu konudaki önemli problemlerden birisi, transkripsiyon (yazım) faktörleri için Deoksiribonükleik Asit'te (DNA) bulunan bağlanma konumları gibi düzenleyici elemanları (motifleri) tanıma işlemidir. Son yıllarda bu amaç doğrultusunda birçok araç tasarlanmıştır. Önerilen bu araçlara rağmen DNA motiflerinin tahmini hala anlaşılmayan bir konu olarak kalmaya devam etmektedir. Bu çalışmada, Olasılıksal Sonek Ağacı (OSA) kullanılarak yeni bir motif tahmin yöntemi önerilmiştir. Deneysel sonuçlar başka motif bulma araçları ile karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin fare ve insan canlılarına ait motiflerde karşılaştırılan diğer yöntemlerden daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
A major study in molecular biology is to understand the mechanisms that regulate the expressions of genes. An important challenge in this study is to identify regulatory elements (motifs), notably the binding sites in deocsiribonucleic acid (DNA) for transcription factors. Over the past few years, numerous tools have become available for this task. Despite the large number of these proposed tools, the prediction of DNA motifs still remains as a complex challenge. In this study, a novel motif prediction method using Probabilistic Suffix Tree (PST) is proposed. Experimental results are evaluated comparatively with other motif prediction tools. Experimental results show that, the proposed method gives a better recognition rate than the compared motif prediction tools for human and mouse genomes.
Benzer Tezler
- Ardışık tekrarlı DNA dizilerinin optimum düzeyde bulunmasına yönelik programlama çalışması
Programming on finding tandem repeat sequences at optimum level
ONUR İNAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MUSTAFA TEMİZ
Y.DOÇ.DR. KADİR YALDIR
- Exploring NFIB phosphorylation motifs and signaling pathways upstream of NFI phosphorylation in glioblastoma cell lines
Glioblastoma hücre hatlarında NFIB fosforilasyon motiflerinin ve NFI fosforilasyonundan yukarı yöndeki sinyal yollarının araştırılması
ELİF DİLEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Biyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. ASLI KUMBASAR
- Investigation of NFİB function and regulation of its putative target genes in human neural stem cell and SH-SY5Y neuroblastoma cell lines
İnsan sinir kök hücre ve SH-SY5Y nöroblastom hücre hatlarında NFIB işlevinin ve potansiyel hedef genlerinin regülasyonunun incelenmesi
BETÜL ULUCA
Doktora
İngilizce
2023
Genetikİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI KUMBASAR
- Obezitenin fare gonadlarında DNA metilasyonunu düzenleyici enzimler üzerine etkisi
Effect of obesity on DNA methylation-regulating enzymes in mouse gonads
GÖZDE ŞÜKÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyoteknolojiAnkara ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ÇINAR
- Molecular docking study on the DNA binding domain of master regulator of the mammalian HSR protein
Baş düzenleyici memeli HSR proteininin DNA bağlanma bölgesi üzerine moleküler kenetleme çalışması
GÜLBAHAR BOZAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURCAN TÜZÜN
PROF. DR. FETHİYE AYLİN SUNGUR