Inferring the binding preferences of RNA-binding proteins
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 400724
- Danışmanlar: DR. QUAID MORRIS
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Toronto
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Post-transcriptional regulation is carried out by RNA-binding proteins (RBPs) that bind to speci c RNA molecules and control their processing, localization, stability and degradation. Experimental studies have successfully identi ed RNA targets associated with speci c RBPs. However, because the locations of the binding sites within the targets are unknown and because RBPs recognize both sequence and structure elements in their binding sites, identi cation of RBP binding preferences from these data remains challenging. The unifying theme of this thesis is to identify RBP binding preferences from experimental data. First, we propose a protocol to design a complex RNA pool that represents diverse sets of sequence and structure elements to be used in an in vitro assay to e ciently measure RBP binding preferences. This design has been implemented in the RNAcompete method, and applied genome-wide to human and Drosophila RBPs. We show that RNAcompete-derived motifs are consistent with established binding preferences. We developed two computational models to learn binding preferences of RBPs from large-scale data. Our rst model, RNAcontext uses a novel representation of secondary structure to infer both sequence and structure preferences of RBPs, and is optimized for use with in vitro binding data on short RNA sequences. We show that including structure information improves the prediction accuracy signi cantly. Our second model, MaLaRKey, extends RNAcontext to t motif models to sequences of arbitrary length, and to incorporate a richer set of structure features to better model in vivo RNA secondary structure. We demonstrate that MaLaRKey infers detailed binding models that accurately predict binding of full-length transcripts.
Benzer Tezler
- LC-MS/MS-TQ yöntemi ile takviye edici gıdalarda jelatin kaynağının tür bazlı tanımlanması
The species-based identification of gelatin sources in dietary supplements using the LC-MS/MS-TQ method
NAZAN BİNGÖL YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Gıda MühendisliğiSakarya ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY YEMİŞ
- A novel structural protein-protein interaction network model: Its applications on drug off-target prediction and genotype-phenotype linkage
Yeni bir yapısal protein-protein etkileşimi ağ modeli: Bu modelin ilaç uzak-hedeflerinin tahmininde ve genotip-fenotip bağlantısı kurmaktaki uygulamaları
HATİCE BİLLUR ENGİN ARAS
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY
PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA
- Biologically inspired engineering for protein stabilisation
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN BURAK ÇALIŞKAN
- Finansal hizmetlere ilişkin mesafeli sözleşmelerde bilgilendirme yükümlülüğü ve cayma hakkı
Obligation for information and the right of withdrawal in distance contracts regarding financial services
HANDE ARICA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
HukukBahçeşehir ÜniversitesiHukuk Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METE ÖZGÜR FALCIOĞLU
- Detectıon of allosterıc sıtes for desıgnıng specıes-specıfıc allosterıc ınhıbıtors ın hexokınase and ıncreasıng the potency of ınhıbıtıon for ST2 receptor
Hekzokinazda türe özgü allosterik inhibitörlerin tasarlanması ve ST2 reseptörü için inhibisyon gücünün arttırılması için allosterik alanların tespiti
LATİFE SUDE VURAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
BiyolojiKadir Has ÜniversitesiMühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. EBRU DEMET AKDOĞAN