Geri Dön

De novo peptide design strategies

Peptid dizayn stratejileri

PDF İndir

  1. Tez No: 297789
  2. Yazar: EVRİM BESRAY ÜNAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY, PROF. DR. BURAK ERMAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 142

Özet

Son yıllarda, kısa peptidler ilaç adayı olarak önem kazanmıştır. Peptid tasarımında üç ana sorun mevcuttur: istenilen fonksiyonlara sahip uygun bir peptid sekansı bulmak; peptidi protein yüzeyine en uygun şekilde yerleştirmek ve ilaç olarak kullanılacak peptidin ?bağlanmamış şekli?ni tayin etmek. Peptidin ?bağlanmamış şekli? ile kastedilen peptid zincirinin fizyolojik koşullardaki denatüre halidir. Peptidin protein yüzeyine uygun şekilde nasıl yerleştirileceği ve peptidlerin istatistikler özellikleri literatürde tanımlanmıştır.Peptid sekans tasarımı problemine çözüm olarak, pek çok deneysel ve hesaplamalı teknik mevcuttur. Fakat peptid sekansı belirlemek için genel bir hesaplama yöntemi yoktur. Öte yandan, peptid motifleri, seçici ve spesifik bağlanma için çok önemlidir. Farklı araştırma gruplarının biyolojik motifleri keşfetmek için başarılı girişimleri olmuştur. Bildiğimiz kadarıyla, literatürdeki çalışmalar proteinlerden evrimsel olarak korunmuş motifleri bulmaya dayanmaktadır. Evrimsel peptid motif arama algoritmaları/web-sayfaları/yazılımları mevcuttur. Ancak, herhangi bir protein için selektif olarak bağlanan peptid motifi keşfetmek için genel bir yöntem bulunmamaktadır. Bu çalışmada, hiç bir önbilgi kullanmadan, herhangi bir protein için peptid sekansı ve peptid motifleri bulmak hedeflenmiştir. Dört farklı peptid tasarımı algoritması geliştirilmiştir. Genetik algoritma, Markov modeli ve Viterbi modeli uygulamaları ile farklı protein hedefleri için peptidler tahmin edilmiştir. Algoritmalar farklı proteinler için iyi teorik bağlanma gösteren peptid sekansları tasarlamakta için başarılı olmuştur. Ayrıca çalışmalarımızda kullandığımız algoritmalar ile ?VitAL? adlı bir web sunucusu inşa edilmiştir.Peptidlerin bağlanmamış hallerdeki istatistiksel termodinamik özellikleri literatürde yer almamaktadır. Proteine bağlanmamış peptidleri küçük termodinamik sistem olarak tanımlamak mümkündür. Bu sistemdeki peptidleri konformasyonel enerjilerine, entropilerine ve ısı kapasitelerine göre sınıflandırmak için yeni bir istatistiksel termodinamik yaklaşım uygulanmıştır. Peptidlerin Helmholtz enerjileri, enerjileri, entropileri ve ısı kapasiteleri bu yaklaşım ile elde edilmiştir. Modeli, rasgele üretilen peptidler ve bilinen peptid inhibitörleri uygulanmıştır. Düşük enerji, düşük entropi ve düşük ısı kapasitesine sahip peptidlerin iyi birer inhibitör adayı olduğu tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Short peptide segments have gained importance as drug candidates. There exist three main problems for peptide design: determining the appropriate sequence with the desired function; properly docking peptide on the protein surface; and the unbound state of the peptide that is to be used as a drug. The `unbound state? means peptide chains in the denatured state at physiological conditions. The details of the potentials for peptide docking simulations and the statistical features of peptides are defined in the literature.As a solution to the peptide sequence determination problem, several experimental and in silico techniques exist to screen peptides. There is no general computational tool to determine peptide sequences. On the other hand, peptide motifs are crucial for selective and specific binding. There have been successful attempts to discover biological motifs by different research groups. To our knowledge, the efforts in the literature are based on the alignment of evolutionarily conserved motifs from proteins. The evolutionary peptide motif search algorithms/servers/software are available. However, there is no general methodology to discover a binding peptide motif for any protein target. We aim to predict peptide sequences and peptide binding motifs for any given protein using no prior information. Here, four different algorithms are developed for peptide design. The implementation of genetic algorithm, Markov model and hidden Markov model with Viterbi decoding leads to prediction of peptides for different protein targets. The algorithms are successful to determine peptide sequences with good theoretical binding affinities. The peptide motifs for two case-studies are also offered. A web-server, VitAL, is constructed based on Viterbi decoding.The statistical thermodynamics features of the unbound peptide as a small thermodynamics system in a thermal reservoir is lacking in the literature. A novel statistical thermodynamics approach is applied to the free peptide segments in order to classify them according to their conformational energies and entropies and heat capacities. The conformational partition function, Helmholtz free energy, energy, entropy and heat capacity are obtained. The model is applied to randomly produced peptides and to known peptide inhibitors. Peptides with low energy, low entropy and low heat capacity are determined to be essential for a peptide to be a good candidate inhibitor.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    889985

    Machine-learning-assisted de novo design of molybdenum disulfide binding peptides

    Molibden disülfid bağlayıcı peptitlerin makine öğrenimi destekli de novo tasarımı

    ALP DENİZ ÖĞÜT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Biyomühendislikİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ TANIL YÜCESOY

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET SERKAN APAYDIN

  2. Tez No

    876884

    Computational de-novo peptide design to be used in binding gabaa receptor in epilepsy disease

    Epilepsi hastalığında gabaa reseptörünün bağlanmasında kullanılacak hesaplamalı de-novo peptit tasarımı

    ESMA NUR YAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Biyofizikİstanbul Medipol Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği ve Biyoenformatik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEFER BADAY

  3. Tez No

    835666

    De novo antimikrobiyal peptidlerin tasarımı, Pichia pastoris (Komagetaella phafii) ekspresyon sisteminde rekombinant üretimi ve aktivitelerinin belirlenmesi

    Design of de novo antimicrobial peptides, recombinant production in the expression system of Pichia pastoris (Komagetaella phafii) and determination of their activities

    ŞEYMA AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyoteknolojiErciyes Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZÜLAL KESMEN

  4. Tez No

    498431

    Tetramerik hexcoil-ala demetinin moleküler dinamik simülasyon yöntemi ile incelenmesi

    Investigation of tetrameric hexcoil-ala bundle by molecular dynamics simulation method

    HAKAN ALICI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyofizikBülent Ecevit Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. KADİR DEMİR

  5. Tez No

    310529

    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

    İngilizce

    2011

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANDAN TAMERLER

    PROF. DR. MEHMET SARIKAYA

Geri Dön