Geri Dön

Classification of GPCRs using family specific motifs

G-Protein ile eslesmis reseptor (GPER) ailelerine ozgun motiflerle siniflandirilmasi

  1. Tez No: 309394
  2. Yazar: MURAT CAN ÇOBANOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN, DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

G-protein ile eşleşmiş reseptörlerin (GPER) sınıflandırılması, fonksiyonubelirlenememiş ancak amino asit dizilimi belirlenmiş çok sayıdaki reseptörünfonksiyonunu tahmin edebilmeyi mümkün kılması açısından çok önemlidir.GPER proteinleri arasında A sınıfı reseptörlerin çok sayıda ilaç tarafındanhedef alınıyor olması sebebiyle, A sınıfı reseptörlerin aktivasyon mekanizmalarınınderinlikli şekilde anlaşılabilmesi ise ayrıca önem teşkil etmektedir.Bu tezde, reseptörlerdeki amino asit dizilimi verisinden üretilmiş motiflerkullanılarak A sınıfındaki reseptör ailelerinin sınıandırılmasını sağlayan, ürettiğimotifler yoluyla da A sınıfı reseptörlerinin aktivasyon mekanizmalarınaışık tutan bir yöntem sunulmaktadır. Alt-sınıfları en iyi şekilde tanımlayanmotifleri seçebilmek için Ayrıştırı Güç Değerlendirmesi tekniğini sunuyoruz.Yapılan deneyler, geliştirdiğimiz yöntemin halıhazırda bulunan GPER proteinleriA sınıfı reseptörlerinin sınıflandırması tekniklerine kıyasla daha yüksekbaşarı oranları yakaladığını göstermiştir. Bu tezin bir diğer katkısı da ilaçtasarımında faydalı olabilecek, reseptör aktivasyonunda rol oynayan anahtarbölgelerin bulunmasıdır.

Özet (Çeviri)

The classication of G-Protein Coupled Receptor (GPCR) sequences isan important problem that arises from the need to close the gap between thelarge number of orphan receptors and the relatively small number of annotatedreceptors. Equally important is the characterization of GPCR ClassA subfamilies and gaining insight into the ligand interaction since GPCRClass A encompasses a very large number of drug-targeted receptors. In thisthesis, a method for Class A subfamily classication using sequence-derivedmotifs which characterizes the subfamilies by discovering receptor-ligand interaction sites is proposed. The motifs that best characterize a subfamilyare selected by the proposed Distinguishing Power Evaluation (DPE) technique.The experiments performed on GPCR sequence databases show thatthe proposed method outperforms state-of-the-art classication techniquesfor GPCR Class A subfamily prediction. An important contribution of thisthesis is to discover key receptor-ligand interaction sites which is very importantfor drug design.

Benzer Tezler

  1. Identification of interaction sites of G protein-coupled receptors using machine learning techniques

    Makine öğrenme teknikleri kullanılarak g protein-kenetli reseptörlerin etkileşim bölgelerinin tespit edilmesi

    MEHMET EMRE ŞAHİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA CAN

  2. Yapay sinir ağları ve K-en yakın komşu algoritması ile toprak çeşitliliğinin belirlenmesi

    Determination of soil diversity with artificial neural networks and k nearest neighbor algorithm

    ERAY DENİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Arel Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN YILDIRIM

  3. Makine öğrenmesi tabanlı bir uzman sistem tasarımı

    Machine learning based an expert system design

    ADNAN FATİH KOCAMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT DİKMENGİL

    YRD. DOÇ. DR. ERDEM UÇAR

  4. Elektrik enerji kalitesi olayları için gömülü sistem uygulamaları

    Embedded system applications for electrical power quality

    SEMAVİ AKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN GÜRAY ŞENEL