Geri Dön

3D analysis of the binding sites for predicting binding affinities in drug design

İlaç dizaynında afiniteleri tahmin etmek için bağlanma alanlarının üç boyutlu analizi

  1. Tez No: 383249
  2. Yazar: ALİ OSMAN ATAÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FERDANUR ALPASLAN, PROF. DR. MEHMET ERDEM BÜYÜKBİNGÖL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Eczacılık ve Farmakoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Pharmacy and Pharmacology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

İlaç ve protein molekülleri arasındaki etkileşimi anlamak, ilaç dizaynının en önemli zorluklarındandır. Son yıllarda ilaç tasarımını kolaylaştıran birçok metod ortaya konulmuştur. Yapay zeka ve makina öğrenimine dayalı yöntemler ile umut verici sonuçlar elde edilmektedir. Geçmiş etkileşimleri kullanarak, gerçeğe yakın tahminler yapılabilmektedir. Bu çalışmada da bir oto-kenetlenme simulatörü aracılığıyla elde edilen ilaç-protein etkileşim alanı görüntülerinden elektrostatic özellikler çıkarılmıştır. CIFAP (Compressed Images For Affinity Prediction) adı verilen veri modelleme tekniğinden esinlenilerek, yeni dinamik bir yöntemle modelleme yapılmıştır. Daha önce kullanılan 2 Boyutlu model, 3 Boyutlu dikdörtgenler prizmalarına dönüştürülmüştür. Daha sonra bu veri modeli, birçok makina öğrenimi tekniği ile birlikte kullanılarak, CHK1 inhibitörlerinin afinitesini tahmin etmekte kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Understanding the interaction between drug molecules and proteins is one of the main challenges in drug design. Several tools have been developed recently to decrease the complexity of the process. Artificial intelligence and machine learning methods have promising results in predicting the affinities. Recently, accurate estimations have been performed by extracting the electrostatic potentials from images of the drug-protein binding sites which were generated by autodocking simulator. In this study, a new algorithm has been implemented, which is a modified version of CIFAP, to predict binding affinities of CheckPoint Kinase1 and Caspase3 inhibitors.

Benzer Tezler

  1. Accelerating molecular docking using machine learning methods

    Kenetleme hesaplarının makine öğrenme metotları ile hızlandırılması

    ABDULSALAM YAZID BANDE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. SEFER BADAY

  2. Structure prediction of human DAT and its binding analysis

    İnsan DAT proteinin yapısal modelenmesi ve bağlanma analizi

    GİZEM TATAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    BiyolojiKadir Has Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DR. TUĞBA ARZU ÖZAL

  3. Predicting novel small inhibitors of SARS-CoV-2: Targeting SARS-CoV-2 spike protein, human ACE2 protein and SARS-CoV-2 NsP16 via molecular docking

    SARS-CoV-2 için yeni küçük inhibitör moleküllerin tahmini: Moleküler yanaştırma yöntemiyle SARS-CoV-2 spike proteini, insan ACE2 proteini ve SARS-CoV-2 NsP16 hedeflenmesi

    ONUR ÖZER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Biyolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MERT GÜR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER BADAY

  4. Dağıtık DVM kullanılarak miRNA hedef gen tahmini yapılması

    miRNA target gene prediction using distributed SVM

    NİYAZİ ELVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. A. GÖKHAN YAVUZ

  5. Performance and accuracy analysis of iMatch: A structural alignment tool prototype for protein binding site – surface alignment

    Protein bağlanma bölgesi ve protein yüzeyi yapısal hizalanması aracı prototipi iMatch'in performans ve doğruluk analizi

    DENİZ DEMİRCİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY

    PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA