Automating the usage of unambiguous noes in nuclear vector replacement for NMR protein structure-based assignments
NMR protein yapı tabanlı atama problemi için belirli noeleri nükleer vektör değiştirmede kullanımını otomatikleştirme
- Tez No: 394260
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT ÇATAY, YRD. DOÇ. DR. MEHMET SERKAN APAYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biyomühendislik, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Biostatistics, Bioengineering, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 53
Özet
Proteinler canlı organizmalarda çeşitli işlevleri ve görevleri yerine getirirler. Protein yapısı proteinin fonksiyonunun belirlenmesinde gereklidir. Bu nedenle protein yapısının belirlenmesi çok önemlidir. Nükleer Manyetik Rezonans (NMR) protein yapısını belirlemek için geliştirilmiş yöntemlerden biridir. Atama problemi olarak bilinen NMR tepelerine karşılık gelen amino asitlerin eşleştirilmesi NMR çalışmalarında önemli bir darboğaz oluşturmaktadır. Bu atama işlemi çoğu laboratuvarda otomatikleşmemiş ve uzun suren bir sureç sonucunda elde edilir. Bu tezin amacı bu süreci hızlandırmak ve otomakleştirmek için yeni yöntemler ve yazılım programları geliştirmektir. Yapı Tabanlı Atama (YTA) bu zor problemi homolog protein yapısını kullanarak çözmek için geliştirilmiş bir yaklaşımdır. NVD-ITP, YTA'yi ikili tamsayı programlama (ITP) problemi olarak modelleyen ve çözüm için Nükleer Vektör Değiştirme (NVD) çerçevesi kullanan bir yaklaşımdır. NVD-TA ise NVD-ITP'in çözemediği daha büyük proteinlerin NMR rezonans verisini atamak için rehberli bir pertürbasyon mekanizması ile donatılmış tabu araması kullanan bir yaklaşımdır. NVD-KKO zirveleri çekirdeklere eşleştirme maliyetini en aza indirmek için doğal karıncalardan esinlenerek geliştirilmiş bir karınca kolonisi optimizasyonu yaklaşımıdır. Bu programlar tarafından kullanılan temel veri kaynaklarından birisi Nükleer Overhauser Etkisidir (NOE). NOE, belli bir yakınlıktaki proton çiftleri arasında ölçülen bir etkidir. Bu protonlar amid protonları (HN), protein omurgasındaki alfa-karbon atomuna bağlı protonlar (HA) veya yan zincir protonları olabilir. NVD sadece omurga protonlarını kullanır. Daha önce geliştirilen yaklaşımlarda NOE?lerde proton tipi ayırt edilmemişti ve sadece HN koordinatları NOE?leri hesaplamalara dahil etmek için kullanılmıştı. Bu tezde ise hesaplamalarda HA ve HN koordinatları ve ilgili uzaklıklar kullanılmıştır. Ayrıca, önceki çalısmalarda NOE etkisinin ölçülebileceği uzaklık eşik değeri her protein için ayrı ayrı belirlenmişti ve bu değerler belirlenirken pratikte mevcut olmayan veriler kullanılmıştı. Metodolojinin uygulama alanını sınırlayan bu yöntem bu tezde NOE mesafe üst sınırlarını hesaplamalara dahil edilerek eşik değerinin tüm proteinler için standart bir şekilde ayarlandığı bir yaklaşımla daha geliştirilmiştir. Ayrıca, Maltoz Bağlayıcı Proteini (MBP) için doğrudan NMR tepe yoğunluğu değerlerinden NOE üst sınır uzaklıkları elde edilerek gerçek NMR verisiyle sınanmıştır. Geliştirilen yeni yaklaşımlar NVD-KKO verileri kullanarak sınanmış ve elde edilen sonuçlar NVD-ITP, NVD-TA ve NVD-KKO sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar önerilen yaklaşımın atama doğruluklarını önemli ölçüde iyileştirdiğini göstermektedir. Önceki yaklaşımlarla EIN ve MBP için sırasıyla 83% ve 73% atama doğrulukları elde edilmişti. Yeni yaklaşımlarla EIN protein verisi için 100% atama doğruluğu ve MBP protein verisi için 80% atama doğruluğu elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Proteins perform various functions and tasks in living organisms. The structure of a protein is essential in identifying the protein function. Therefore, determining the protein structure is of upmost importance. Nuclear Magnetic Resonance (NMR) is one of the experimental methods used to determine the protein structure. The key bottleneck in NMR protein structure determination is assigning NMR peaks to corresponding nuclei, which is known as the assignment problem. This assignment process is manually performed in many laboratories. In this thesis, we have developed methodologies and software to automate this process. The Structure Based Assignment (SBA) is an approach to solve this computationally challenging problem by using prior information about the protein that is obtained from a template structure. NVR-BIP is an approach that uses the Nuclear Vector Replacement (NVR) framework to model SBA as a binary integer programming problem. NVR-TS is a tabu search algorithm equipped with a guided perturbation mechanism to handle the proteins with larger residue numbers. NVR-ACO is an ant colony optimization approach that is inspired by the behavior of living ants to minimize peak-nuclei matching cost. One of the input data utilized in these approaches is the Nuclear Overhauser Effect (NOE) data. NOE is an interaction observed between two protons if the protons are located close in space. These protons could be amide protons (HN), protons attached to the alpha-carbon atom in the backbone of the protein (HA), or side chain protons. NVR only uses backbone protons. In the previous approaches using the NVR framework, the proton type was not distinguished in the NOEs and only the HN coordinates were used to incorporate the NOEs into the computation. In this thesis, we fix this problem and use both the HA and HN coordinates and the corresponding distances in our computations. In addition, in the previous studies within this context the distance threshold value for the NOEs was manually tuned for different proteins. However, this limits the application of the methodology for novel proteins. In this thesis we set the threshold value in a standard manner for all proteins by extracting the NOE upper bound distances from the data. Furthermore, for Maltose Binding Protein (MBP), we extract the NOE upper bound distances from the NMR peak intensity values directly and test this protein on real NMR data. We tested our approach on NVR-ACO's data set and compared our new approaches with NVR-BIP, NVR-TS, and NVR-ACO. The experimental results show that the proposed approach improves the assignment accuracies significantly. In particular, we achieved 100% assignment accuracy on EIN and 80% assignment accuracy on MBP proteins as compared to 83% and 73% accuracies, respectively, obtained in the previous approaches.
Benzer Tezler
- Using frequencies of transitions to improve reinforcement learningwith hidden states
Saklı durumlu pekiştirmeli öğrenmeyi geliştirmek için geçişlerinfrekanslarının kullanımı
HÜSEYİN AYDIN
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FARUK POLAT
DR. ERKİN ÇİLDEN
- Türkiye için yapı bilgi modelleri hazırlık göstergesinin ölçülmesi: Mekansal verilerin rolü
Measuring building information modelling readiness index for Turkey: The role of spatial information
CEM KUMOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDE DEMİREL
- Bilgisayar destekli kalite kontrol sistemleri
Computer aided quality control systems
ÖZGEN TURASI
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. MURAT DİNÇMEN
- Fide üretim tesislerinde kullanılan viyole ekim sistemlerinin teknik özelliklerinin ve kullanımında yaşanan sorunların belirlenmesi
Determination of technical specifications and problems encountered in their use of tray seeding systems using in seedling cultivation facilities
BURAK YILDIZGÖRER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
ZiraatAkdeniz ÜniversitesiTarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DAVUT KARAYEL
- Düşük maliyetli ve kaynakları verimli kullanabilen sürekli öğrenebilen akıllı cihaz çekirdeği
Low-cost and resource-aware intelligent device: A core of thing
ONUR AKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR