Geri Dön

Metaloproteinlerin biyoenformatik analizi

Bioinformatic analysis of metalloproteins

  1. Tez No: 398860
  2. Yazar: SERKAN REMZİ KÜÇÜKBAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN OĞUL
  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: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 52

Özet

Protein içerisinde bulunan metal iyonları proteinlerin fonksiyonel görevlerini yerine getirebilmesi, yapısı ve kararlılığı için önem arz etmektedir. Bu sebeple, proteinler üzerinde metal ile bağlanma noktalarının yüksek performans ile tespiti çok önemlidir. Bu çalışma ile Sistein ve Histidin aminoasitlerinin protein dizilimlerini üzerinden metal ile bağlanma durumunu tahminleyen bir çalışma sunulmaktadır. Dört ayrı yöntem belirtilen amaç doğrultusunda kullanılmıştır. Bunlar; Destek Vektör Makinaları, Naive Bayes, Değişken uzunluklu Markov Zincirleri ve Smith Waterman algoritmasının bir sınıflandırıcı gibi kullanılmasıdır. Yukarda belirtilen bütün metotlar bu sınıflandırmayı sadece protein dizilim bilgisi üzerinden gerçekleştirilmiştir. Farklı birçok öznitelik vektörü oluşturulmuş ve bunların sonuçlara olan etkisi gözlemlenmiştir. Bu çalışma ile metal bağlanma noktaları %35 duyarlılık ve %75 anma değerleriyle Naive Bayes kullanarak, %25 duyarlılık ve %23 anma değerleriyle Destek Vektör Makinaları kullanarak, %0.05 duyarlılık ve %60 anma değerleriyle Değişken uzunluklu Markov zincirleri kullanarak ve çok düşük seçicilik performansı ile Smith Waterman algoritması kullanarak tahminlenebilmiştir. Bu çalışmalar sonrasında, seçilen öznitelik vektörlerinin sonuçlara önemli etkiler yaptığı gözlemlenmiştir. Aynı zamanda elde edilen sonuçlar Naive Bayes yönteminin bu alanda rekabetçi sonuçlar ürettiğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Metal ions in protein are critical to the function, structure and stability of protein. For this reason, accurate prediction of metal binding sites in protein is very important. Here, we present our study which is performed for predicting metal binding sites for histidines (HIS) and cysteines from protein sequence. Four different methods are applied for this task: Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Variable-length Markov chain and Smith Waterman Algorithm. All these methods use only sequence information to classify a residue as metal binding or not. Several feature sets are employed to evaluate impact on prediction results. We predict metal binding sites for mentioned amino acids at 35% precision and 75% recall with Naive Bayes, at 25% precision and 23% recall with Support Vector Machine and at 0.05% precision and 60% recall with Variable-length Markov chain, at very low performance with Smith Waterman Algorithm. We observe significant differences in performance depending on the selected feature set. The results show that Naive Bayes is competitive for metal binding site detection.

Benzer Tezler

  1. Mapping of the electronic structure of metalloproteins onto multi-orbital Anderson model using the density functional theory

    Yoğunluk fonksiyoneli teorisini kullanarak metaloproteinlerin elektronik yapısının çok yörüngeli Anderson modeli çerçevesinde betimlenmesi

    ZAFER KANDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEJAT BULUT

    PROF. DR. RAMAZAN TUĞRUL SENGER

  2. Quantum Monte Carlo study of the multi-orbital anderson model ıncluding the (SU2) ınvariant hund's coupling

    SU(2)-değişmez hund etkileşimi içeren çok-orbitalli anderson modelinin kuantum Monte Carlo çalışması

    GÖKHAN ÖZTARHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEJAT BULUT

  3. Çinko nanotanecik içeren polimer nanokompozit malzeme üretimi ve karakterizasyonu

    Fabrication and characterization of polymer nanocomposite materials incorporated zno nanoparticles

    ALEV AKBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SADRİYE KÜÇÜKBAYRAK OSKAY

  4. Subaraknoid kanamada vazospazm takibinde Matriks Metalloproteinaz 9 seviyesi

    The affect of serum MMP-9 levels at the management of vasospasm due to Subarachnoid hemorrhage

    AYKUT AKPINAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    NörolojiSağlık Bakanlığı

    Beyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    DR. BÜLENT TİMUR DEMİRGİL

  5. Sık eritrosit transfüzyonu yapılan prematürelerde serum ferritin düzeylerinin erken süt çocukluğu dönemine kadar takibi

    Başlık çevirisi yok

    DİLEK KÖKÇÜ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bakanlığı

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    UZMAN SULTAN KAVUNCUOĞLU