In silico design of peptides with functionality
Fonksiyonu olan peptidlerin ın sılıco tasarımı
- Tez No: 252103
- Danışmanlar: PROF. DR. CANDAN TAMERLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoteknoloji, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Bu çalışmada fonksiyonları bilinen peptid sekanslarıyla eğitilebilir ve eğitimin ardından kullanıcının sistemi başka peptid sekanslarıyla ilgili fonksiyonu sorgulamasını sağlayan, Karabash adında bir yazılım geliştirilmiştir. Bu sayede bir peptidin ilgili fonksiyonu ne ölçüde gerçekleştirdiğinin öngörüsü yapılmaktadır. Başka bir deyişle Karabash belirli bir fonksiyona sahip ya da sahip olmayan peptidlerin tasarımına olanak verir.Karabash, kısmi bağlı ileri beslemeli yapay sinir ağı oluşturur; sinir ağının boyutu (içerdiği nöron sayısı) eğitim setindeki en uzun peptid sekansının uzunluğuna gore belirlenir. Son olarak oluşturulmuş yapay sinir ağı eğitilir ve sorgulamaya hazır hale getirilir.Bir tane grafiksel ve bir tane de komut satırı olmak üzere, Karabash için iki ayrı kullanıcı arayüzü hazırlanmış ve geliştirilmiştir. Karabash'ın ürettiği sonuçları değerlendirmek ve puantaj matrisleri kullanılan çalışmanın sonuçlarıyla kıyaslamak için özel kullanıcı arabirimleri geliştirilmiştir. Bu özel kullanıcı arabirimleri Karabash'ın varsayılan dağıtımına dahil edilmemiştir.Karabash ve puantaj matrisleri kullanan sisteme 5000 tane rasgele üretilmiş peptid sekansı beslenmiş ve iki sistemin de çıktıları karşılaştırılmıştır.Karabash, deneysel olarak işlerliği kontrol edilmiş kuartza 4 tane zayıf bağlanan ve 6 tane güçlü bağlanan peptidle test edilmiştir.Sonuç olarak, Karabash puantaj matrisleri kullanan sistem ile önemli ölçüde benzer sonuçlar üretmiştir. Ayrıca Karabash deneysel olarak işlerliği bilinen peptidlerin güçlü ya da zayıf bağlanmasını doğru olarak öngörmüştür.
Özet (Çeviri)
A software system, called Karabash, was developed which allows user to train the system with peptide sequences with known functionality and also allows user to interrogate the system using peptide sequences regarding the trained function, therefore predicting peptide effectiveness for a particular functionality. In other words, Karabash allows the design of new peptide sequences with/without particular functionality.Karabash creates a partially connected feedforward artificial neural network, the size of the neural network is determined according to the length of the peptide sequences in training data. Afterwards, this partially connected artificial neural network is trained and gets ready for interrogation.Two user interfaces were prepared and developed for Karabash, one graphical and one command line. Custom user interfaces were also developed to evaluate and compare results of Karabash with the other system that is using scoring matrices to predict peptide functionality. These custom user interfaces are not included in Karabash default distribution.5000 randomly generated peptides were fed to Karabash and the system using scoring matrices and the outputs of two systems were compared.Karabash was tested for 4 weak and 6 strong quartz binding peptide sequences which are known to be weak/strong by experimental validation.As a result, Karabash produced significantly similar output with the system that is using scoring matrices. Also Karabash was tested against experimentally validated weak/strong quartz binders and predicted the binding characteristics of these peptides right.
Benzer Tezler
- Moleküler imprint sol-jel polimer kaplı kuantum noktaların sentezi ve optik sensör uygulaması
Synthesis of quantum dots coated with molecularly imprinted sol-gel polymer for application of optical sensor
TANER ARSLAN
- Constructing peptide (GEPI)-protein molecular hybrids by using genetic engineering methods for materials and medical applications.
Malzeme ve medikal uygulamalar için gen mühendisliği yoluyla peptid (GEPI)-protein hibritlerin oluşması.
DENİZ ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2011
Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANDAN TAMERLER
PROF. DR. MEHMET SARIKAYA
- Langmuir Blodgett assembly of peptide functionalized nanoparticles onto silicatebased surfaces and their characterization
Peptit ile fonksiyonlandırılmış nanoparçacıkların Langmuir Blodgett yöntemi ile silika tabanlı yüzey üzerine kaplanması ve karakterizasyonu
NUR MUSTAFAOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Biyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÜRGEN
- A synthetic biology approach for nanomaterials design, synthesis and functionalization
Nanomalzemelerin tasarımı, bireşimi ve işlevlendirilmesine bir bireşimsel biyoloji yaklaşımı
TOLGA TARKAN ÖLMEZ
Doktora
İngilizce
2017
Biyoteknolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. URARTU ÖZGÜR ŞAFAK ŞEKER
- Biomedical applications of peptide nanostructures
Peptit nanoyapıların biyomedikal uygulamaları
MELİS ŞARDAN EKİZ
Doktora
İngilizce
2016
Biyokimyaİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZGÜR GÜLER
