Geri Dön

Critical assessment of protein-protein interaction databases and features towards prediction of interactions

Etkileşim tahmini için protein-protein etkileşim kümelerinin ve niteliklerin detaylı karşılaştırılması

PDF İndir

  1. Tez No: 246830
  2. Yazar: MEHMET CENGİZ ULUBAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ATTİLA GÜRSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Protein-protein etkileşimleri (PPE) biyolojik süreçlerin her seviyesinde çok önemlidir. Deneysel olarak kanıtlanmış PPE farklı veritabanlarına koyulmaktadır. Bu veritabanları PPE hakkında çeşitli bilgiler içermektedir, fakat hücrelerdeki tüm süreçler göz önüne alındığında, kapsamları düşüktür. Bu yüzden, PPE kapsamını genişletmek için güvenilir, daha doğru hesaplamalı metotlar gerekmektedir. Birçok araştırma grubu farklı bilgi ve metotlara dayanan çeşitli doğrulukta PPE tahmin algoritmaları geliştirmiştir. Ancak, yüksek doğrulukta bir PPE tahmin etme metodu geliştirmek ilgi çekicidir.Bu çalışma, var olan dizilim tabanlı PPE tahmin etme metotlarını değerlendirmeyi ve doğruluk oranları geliştirilmiş yeni bir metot önermeyi hedeflemektedir. Tahminler bir makine öğrenimi algoritması olan Destek Vektör Makineleri (DVM) ile yapılmaktadır. DVM, öğrenim etkileşim veri kümelerine göre kalıplar oluşturur ve etkileşimleri bu kalıplar ile tahmin eder. Bu çalışmada, pozitif öğrenim veri kümeleri deneysel PPE'leri, negatif öğrenim veri kümeleri hesaplanmış etkileşmeyen proteinleri içermektedir. Etkileşim bilgisini DVM'de betimlemek için, proteinlerin amino asit dizilim sıralarına göre n-gram frekansları hesaplanmıştır. DVM performansının, öğrenim veri kümelerindeki etkileşimlerden, farklı amino asit sınıflandırması tekniklerinden, n-gram frekanslarından ve ? değerlerinden fazlaca etkilendiği gösterilmiştir. Sekiz öğrenim veri kümesi için DVM kalıpları oluşturulmuştur ve DVM skorları ile detaylı karşılaştırmaları yapılmıştır. Bu skorlara göre, her veri kümesindeki etkileşimleri iyi tahmin eden birleştirilmiş öğrenim veri kümeleri oluşturulur. Daha sonra, en yüksek DVM skorunu elde etmeyi sağlayan en belirleyici nitelikler kümesi bulunur. Son olarak, en iyi DVM kalıpları, YUPE (Yapısal Uyumlu Protein Etkileşimleri) algoritması tarafından tahmin edilen PPE içindeki yanlış pozitiflerin elenmesi için kullanılır.

Özet (Çeviri)

Protein-protein interactions (PPI) are of crucial importance at all levels of biological processes. The experimentally identified PPI are deposited in several databases. These databases contain diverse information about PPI; but their coverage is low when we consider full processes in cells. Thus, reliable, accurate computational methods are needed to improve the coverage. Many research groups have developed PPI prediction algorithms with varying accuracies based on different data and methods. However, to develop a new PPI prediction method with high accuracy is challenging.This study aims to assess existing sequence based PPI prediction methods and to propose a new algorithm with improved accuracies. The predictions are made via Support Vector Machines (SVM), which is a machine learning algorithm. SVM creates models based on training sets and predicts interactions via those models. In this study, positive training sets contain experimental PPI and negative training sets contain computational non-interacting proteins. In order to represent interaction data in SVM, n-gram frequencies of proteins are calculated according to their amino acid sequences. It is shown that SVM performance is strongly affected by interactions in training datasets, amino acid categorization techniques, n-gram frequencies, and ? values used. SVM models are created for eight datasets and the critical assessment of those datasets is made via their SVM scores. Based on those scores, combined training datasets are created that make accurate prediction of interactions in every dataset. Then, the best feature set that leads to the highest SVM scores is found. Finally, the best SVM models are utilized to eliminate false positives in putative protein interactions predicted by PRISM (Protein Interactions by Structural Matching) algorithm.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    887183

    Metabolism-oriented multiomics data integration

    Farklı omı̇k verı̇lerı̇n metabolı̇zma odaklı entegrasyonu

    AYCAN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. ALİ ÇAKMAK

  2. Tez No

    482324

    Assessment of PRISM with previous CAPRI rounds

    PRISM'in geçmiş CAPRI turları ile değerlendirilmesi

    EFE ELBEYLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    BiyolojiKoç Üniversitesi

    Biyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA

    PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY

  3. Tez No

    563905

    Siprofloksasin'in tümör dokusunda matriks metalloproteinaz ekspresyonu ile anjiyogenez belirteçler ve inflamatuar süreç üzerine etkilerinin değerlendirilmesi

    Assessment of ciprofloxacin effects on matrix metalloproteinase expression with angiogenesis indicator and inflammation process in cancer tissue

    ELİF TUĞBA OĞUZ TAYLAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    OnkolojiTrakya Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERNAZ UZUNOĞLU

  4. Tez No

    338384

    The functional assessment of fluorecently tagged adenosine a2a and dopamine D2 receptors and qualitative analysis of dimerization of adenosine A2A and dopamine D2 receptor by using fret

    Floresan moleküller ile işaretlenmiş adenozin A2A ve dopamin D2 reseptörlerini işlevsel tespiti ve reseptörlerin eşleşmesinin fret analizi ile kantitatif değerlendirilmesi

    SELİN AKKUZU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    BiyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ DEVRİM SON

  5. Tez No

    335901

    Nanomalzemeler kullanılarak üretilen düzplaka membranların ve membran biyoreaktörlerde (MBR) kullanılması ve biyokirlenme davranışları

    Fabrication of flat-sheet membranes with using nanomaterials and its applications at membrane bioreactor (MBR) systems and biofouling behaviors

    BAHAR TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL KOYUNCU

Geri Dön