Geri Dön

Novel techniques for protein structure characterization using graph representation of proteins

Graf teori özellikleri kullanımı ile protein yapı tayininde yeni teknikler

  1. Tez No: 259037
  2. Yazar: ALPER KÜÇÜKURAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Bioengineering, Biotechnology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoloji Bilimleri ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Proteinler sonsuz sayıda farklı yapıda bulunabilirler. PDB veribanında, bu sonsuz olasılıklardan, 3 boyutlu yapısı belirlenmiş, elli binin üzerinde protein vardır. Proteinin 3 boyutlu yapısı onun fonksiyonu için önemlidir. Yapısı aynı olan protein ailelerinde bile protein uzunlukları ve aminoacid dizilişleri değişkenlik gösterir. Bu değişkenlik evrimin aminoacid dizilişlerine bir yansımasıdır. Protein yapılarının bilgileri graf temsili ile elde edilebilir. Protein ailelerinin yapı benzerlikleri graflar üzerinde hesaplanan yapı özellikleri yardımıyla bulunabilir. Bu yapı özelliklerinin bazıları, bir düğümün, komşu sayısı, ne kadar merkezi bir rol aldığı ve komşularının birbirlerini ne kadar tanıdığının ölçüsüdür.Bir çok protein karşılaştırma ve hizzalama metodları her bir atomun koordinatlarını kullanır ve bu koordinatların doğru olarak elde edilmiş olması önem taşır ve deneysel metodlarla bu verilere ulaşmak zahmetlidir. Bu metodlar bioinformatiğin bir çok alanında kullanılır. Bunların başlıcaları protein katlanma tayini, fonksiyon belirleme, domain tayini, ve katlanma sınıflamasıdır. Önerdiğimiz algoritmalar ile aynı sonuçlar daha az bilgi kullanılarak üretilebilir.Bu tez çalışmasında, proteinler graflar olarak temsil edilmiş ve graf özellikleri kullanılarak gerçek ve gerçek olmayan proteinlerin ayırt edilebilmesi için bir algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritma neticesinde proteinlerin tümünün ve bölgesel hizzalama metodlari ile protein yapılarının karşılaştırılması sağlanmıştır. Bununla birlikte, bölgesel hizzalama algoritması ile protein fonksiyon tayini yapılmıştır ve alt graf eşleştirme metodu ile domain tayini yapılmıştır. Doğru katlanmayı bulabilmek için bir de genetic algoritma tabanlı bir uygulama geliştirilmiştir. Tüm metodlar ile doğruluk değerleri yüksek sonuçlar elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Proteins exhibit an infinite variety of structures. Around 50K 3D structures of proteins exist in PDB database among unlimited possibilities. The three dimensional structure of a protein is crucial to its function. Even within a common structure family, proteins vary in length, size, and sequence. This variation is the reflection of evolution on protein sequences. The intrinsic information in protein structures can be captured by their graph representations. The structural similarities between protein families can be deduced using their structural features such as connectivity, betweenness, and cliquishness.Most of the structure comparison and alignment methods use all atom coordinates that?s why they need reliable full atom representation of proteins which is difficult to obtain using experimental methods. These methods can be used for variety of problems in bioinformatics such as protein fold prediction, function annotation, domain prediction, and fold classification. Our approach can capture the same knowledge by using much less information from the actual structure.In this thesis, we used graph representations of proteins and graph theoretical properties to discriminate native and non-native proteins. Then we used these methods to find out overall and local similarity of protein structures by using dynamic programming. Afterward, local alignment using dynamic programming is used to determine the function of a protein. Moreover, sub graph matching algorithms was employed for domain prediction. In order to find the correct fold we also developed a genetic algorithm based threading approach. All these applications gave better or comparable results to state of the art.

Benzer Tezler

  1. Development of novel aflatoxin B1 biosensors by carbon nanotube integrated microfluidic systems

    Karbon nanotüp entegre edilmiş mikroakışkan sistemlerin kullanımıyla yeni aflatoksin B1 biyosensörlerinin geliştirilmesi

    NAGİHAN OKUTAN ARSLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT TRABZON

  2. A deep learning based protein representation model forlow-data protein function prediction

    Az veri ile protein fonksiyon tahmini için derin öğrenmebazlı bir protein temsil modeli

    SERBÜLENT ÜNSAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYBAR CAN ACAR

    DOÇ. DR. TUNCA DOĞAN

  3. Recombinant production and characterization of serine protease enzyme from Virgibacillus sp. AGTR strain using site directed mutagenesis

    Virgibacillus sp. AGTR suşundan izole edilen serin proteaz enziminin bölgeye yönelik mutagenez yöntemi kullanılarak rekombinant üretimi ve karakterizasyonu

    EVRİM KAPUCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Biyokimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEVİN GÜL KARAGÜLER

  4. Molecular recognition based self assembly of engineered proteins on nanoscaled gold surfaces

    Nano-ölcek metal yüzeylerde moleküler tanıma esaslı kendiliğinden montaj olabilen protein tasarımı

    BANU TAKTAK KARACA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Biyokimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANDAN TAMERLER

    YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BALTA

  5. Comprehensıve analysıs of vıtamın D3 adsorptıon and monıtorıng usıng QCM wıth hydrophobıc algınate-halloysıte nanoclay composıte bılayers

    Hidrofobik aljinat-halloysit nanokil kompozitleri QCM kullanılarak D3 vitamini adsorpsiyonu ve izlenmesinin kapsamlı analizi

    MERVENUR KİRAZOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİRGÜL BENLİ