Structural pattern detection and domain recognition for protein function prediction
Protein fonksiyon tayini için yapısal örüntü ve domen tanınması
- Tez No: 259027
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UGUR SEZERMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Proteinler hücrelerdeki fonksiyonları kontrol eden ve etkileyen önemli faktörlerdir. Proteinlerdeki birkaç aminoasitin belirli bir düzen içinde bir araya gelmesi ile yapısal örüntüler oluşur. Belirli düzenleri nedeniyle proteinlerin fonksiyon olarak önemli yerleri kabul edilen bu örüntüler, birbirlerine uzaktan akraba proteinlerde de korunurlar. Bunun yanında, bu tür birkaç yapısal örüntü bir araya gelerek protein fonksiyonunda önemli yeri olan domenleri oluşturur.Bu çalışmada, iki proteindeki ortak yapısal örüntüleri graf parçacıkları eşlemesi kullanarak bulmaya çalışan bir metodu tanıtıyoruz. Protein yapıları, graf kullanılarak gösterildi daha sonra da graf parçacıkları yaratıldı. Her iki proteindeki graf parçacıkları birbirleriyle eşleştirilerek bölgesel yapı hizalamaları elde edildi. Ayrıca bu bölgesel yapı hizalamaları birleştirilerek fonksiyon olarak önemli domenler bulunmaya çalışıldı.Bu ortak domenler, protein fonksiyon tayini ve işlevsel yapı ünitesi tayini ile homoloji ilişki tespitinde kullanılabilir. Çalışmada, algoritmamız öncelikle işlevsel yapı ünitesi tayin etme amacıyla kullanıldı ve 80% doğru sınıflandırma yapıldı. Ayrıca algoritmamız, fonksiyon tayin etme amacıyla da kullanıldı ve 97% doğru fonksiyon ataması gerçekleştirildi.
Özet (Çeviri)
Proteins are essential players of the cell that control and affect all functions. In proteins, structural patterns consist of a few amino acids which assemble in a specific arrangement. Due to their specific structures, they are recognized as the functionally important sites of the proteins, and conserved even in distantly related proteins. Moreover, several structural patterns merge and form domains which are also associated with the proteins function.In this work, we introduced a method for finding structure patterns common to a protein pair by using graphlet mappings. We presented protein structures with graphs, and then generate graphlets. Local alignments are produced by mapping the generated graphlets from protein pairs. Moreover, by merging these local alignments, we tried to recognize functionally important domains.These common domains are very useful in protein function prediction, fold classification and homology relationship detection. In this work, our algorithm was first applied to fold classification problem and 80% accuracy was observed. Furthermore, our algorithm was also used for protein function prediction and 97% accuracy was observed.
Benzer Tezler
- Immunoreceptors modulate eosinophilic functions in viral immunity
Eozinofillerde viral bağışıklık yanıtının oluşumunda hücre zarına bağlı ve hücre içi reseptörlerin rollerinin araştırılması
LÜBEYNE DURMUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Allerji ve İmmünolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEREN ÇIRACI
- Generalized texture models for detecting high-level structures in remotely sensed images
Uzaktan algılanan resimlerde üst düzey yapıları bulmak için genel doku modelleri
EMEL DOĞRUSÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. SELİM AKSOY
- Comparison of computational image inpainting methods
Hesaplamalı görüntü iç boyama yöntemlerinin karşılaştırılması
CANDE KURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNCİ BATMAZ
PROF. DR. İLKAY ULUSOY
- Neuro classifiers for condition and bearing health assessment of an electric motor
Elektrik makinasında durum ve rulman sağlığı değerlendirmesi için nöro sınıflandırıcılar
MINA GHORBAN ZADEH BADELI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU BAYRAM KARA
- Güç kalitesi olaylarının makine öğrenme teknikleri ile sınıflandırılması
Classification of power quality events using machine learning methods
FERHAT UÇAR
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FİKRET ATA
PROF. DR. BEŞİR DANDIL