Protein docking refinement using evolutionary information and artificial intelligence
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 401700
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NURIT HASPEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The University of Massachusetts Boston
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 163
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
The immense amount of data generated since the onset of the post-genomic era has affected all fields of computational biology, including the study of protein-protein interactions. Databases of experimentally identified protein complexes provide a gold standard test for developing accurate models of undiscovered protein complexes. However, protein-protein docking methods still suffer from the prevalence of false positives among their results. Using evolutionary conservation information and artificial intelligence techniques, this thesis proposes four related methods for obtaining more native-like conformations in protein-protein docking as well as detecting residues that are critical for protein structure and function. First, two stochastic methods for refining docked dimeric and multimeric complexes are introduced. Then, a novel machine learning based tool is presented to predict the structural similarity of a docked protein complex to its native form. Using this tool for ranking decoys, a third method is proposed to refine docked protein complexes. Finally, combining evolutionary information with protein rigidity analysis, another machine-learning based method is presented for predicting critical protein residues, which can play an important role in protein-protein binding.
Benzer Tezler
- Zika ve Dang virüsleri NS4A proteini ile insan Sec61G proteini glikozilasyon profillerinin glikoinformatik analizi ve protein-protein etkileşimlerinin farklı moleküler docking yaklaşımları ile hesaplamalı analizi
Glycoinformatics analysis of the glycosylation profiles of Zika and Dengue viruses NS4A protein and human sec61g protein and computational analysis of the protein-protein interactions with different molecular docking approaches
MUHAMMET USLUPEHLİVAN
- Antitümör ve antikanserojen etkili bazı schıff bazı moleküllerinin moleküler yerleştirme yöntemi ile incelenmesi
Investigation of some schiff base molecules with antitumor and anticarsinogenic effects by molecular docking method
SULTAN BAŞAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Fizik ve Fizik MühendisliğiSinop ÜniversitesiDisiplinlerarası Kuantum Sistemleri Modelleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAŞAK KOŞAR
- Mycobacterıum tuberculosis Protein Kinaz B'nin sinyal iletimindeki rolünün moleküler modelleme yaklaşımlarıyla araştırılması
Investigation of the role of Mycobacterium tuberculosis Protein Kinaz B in signal transduction by moleculer modelling approachesi
SAMET AY
- Ai for drug discovery LSTM-driven drug design using selfies for target-focused de novo generation of HIV-1 protease inhibitor candidates in the treatment of AIDS
Yapay zeka tabanlı LSTM destekli ilaç tasarımı: AIDS tedavisinde selfıes kullanarak HIV-1 proteaz odaklı inhibitör adaylarının tasarlanması
M.TALEB ALBRIJAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Biyomühendislikİstanbul Medipol ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği ve Biyoenformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REDA ALHAJJ
- New protocol for scanning minor and major grooves along DNA to find best interaction mode with drug molecules
DNA molekülünün büyük ve küçük oluklarının tamamını tarayarak en iyı ligand ve DNA etkileşimini bulmak üzere metot geliştirilmesi
AYBÜKE GÜLKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
KimyaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ANTOINE MARION