Operations research approaches for protein structure prediction in lattice models
Kafes model yapısındaki protein yapı tahmini problemini yöneylem araştırma bakış açısıyla ele alma
- Tez No: 435849
- Danışmanlar: PROF. DR. CEYDA OĞUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 164
Özet
Bu çalışmada, enerji fonksiyonunun en aza indirgenerek, bir proteinin doğal yapısının, o proteinin amino asit dizilimi kullanılarak tahmin edilmesinden oluşan Protein Yapı Tahmini (PYT) problemi kafes model yapısında yöneylem araştırma bakış açısıyla ele alınmaktadır. Bu problem tıp, moleküler biyoloji, biyokimya ve biyofizik gibi bilim dalları için hayati önem taşımaktadır ve kafes model yapısına indirgendiğinde bile NP-Zor olup hesaplama açısından oldukça zorlayıcıdır. Bu tezde, kafes model yapısındaki PYT problemi için çeşitli geçerli eşitsizlikler ve iki farklı simetri kırma yöntemiyle geliştirilen karışık tamsayılı doğrusal programlama (KTDP) modelleriyle birlikte, üç üstsezgisel algoritma sunulmuş ve bunların başarımları hesaplamalı deneylerle ölçülerek değerlendirilmiştir. Kübik ve kare kafes yapılarındaki hidrofobik-polar (HP) model, bu çalışmanın odak noktasını oluştururken, diğer karmaşık PYT modelleri için, bu tezde sunulan eniyileme yöntemlerinin daha kapsamlı halleri önerilerek, HP model ile ilgili bazı konular irdelenmiştir. Önerilen KTDP modelleri, hem en iyi tamsayı çözümü bulmada, hem de bu modellerin doğrusal programlama (DP) gevşetmeleri için sıkı sınırlar bulmada, çalışma zamanı açısından, bilinen modellerden daha iyi sonuç vermiştir. Ayrıca, sunulan üstsezgisel algoritmaların, kıyaslama örneklerinin büyük bir kısmı için en iyi çözümleri bulabildiği gösterilmiştir. Daha sonra, üstsezgisel algoritmalardan elde edilen çözümler, matematiksel modeller için başlangıç çözümleri olarak kullanılmış; problemin özelliklerine göre, olurlu bölgeyi kısıtlamada bir yol olarak gösterilmiştir. Üstsezgisel algoritmalarla bütünleştirilerek sunulan matematiksel modeller, kare ve kübik kafes yapıdaki HP modeller için geliştirilen diğer matematiksel modellerden önemli ölçüde daha iyi sonuçlar vermiştir. Son olarak, diğer PYT modellerinin, sunulan eniyileme yöntemleri üzerindeki etkileri değerlendirilmiştir. Ayrıca, hesaplamalı sonuçlar sunulan yöntemlerin dayanıklılığını kanıtlamıştır.
Özet (Çeviri)
Protein structure prediction (PSP) consists of predicting the native structure of a protein from its sequence of amino acids by minimizing an energy function. The problem is of vital importance in medical science, molecular biology, biochemistry, and biophysics. PSP being NP-hard, even when abstracted to lattice models, is computationally challenging. In this study, we develop several mixed integer linear programming (MILP) models for PSP problem under lattices, along with variety of valid inequalities, and two symmetry breaking techniques. We then propose three metaheuristic algorithms. While the focus of our study is on the hydrophobic-polar (HP) model under cubic and square lattices, next, we address some of the drawbacks of the HP model, by proposing extensions of our optimization methods to other more sophisticated PSP models. Finally, we evaluate the performance of these optimization methods with computational experiments. We demonstrate that our MILP models outperform the state of the art models both in terms of running times in finding the optimal integer solutions, and in finding tight bounds on the objective value provided by linear programming (LP) relaxations of the models. We also show that the metaheuristic algorithms are able to find the optimal solutions for many benchmark instances. We then use the solution provided by these metaheuristic algorithms as initial solutions for the MILP models, and for constraining the feasible region. Integrated methods outperform significantly the state of the art models proposed for HP model in lattices. Finally, the computational results establish the robustness of our extended methods.
Benzer Tezler
- Accelerating molecular docking using machine learning methods
Kenetleme hesaplarının makine öğrenme metotları ile hızlandırılması
ABDULSALAM YAZID BANDE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. SEFER BADAY
- Biomimetic approaches for the fabrication of hollow fiber nanofiltration membranes
Biyomimetik yaklaşımlarla içi boşluklu nanofiltrasyon membran üretimi
REYHAN ŞENGÜR TAŞDEMİR
Doktora
İngilizce
2018
Biyokimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL KOYUNCU
- A scatter search approach for protein folding problem in 2-d HP-model
İki boyutlu HP-model'inde protein katlanma problemine dağınık arama yaklaşımı
SİBEL BİLGE SONUÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. CEYDA OĞUZ
- Heuristic algorithms for solving chemical shift assignment problem in protein structure determination
Sezgisel algoritmalar ile protein yapı belirlemesindeki kimyasal kayma atama probleminin çözümü
EMEL MADEN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
PROF. DR. PETER GÜNTERT
- Applications of bacterial quorum quenching with Rhodococcus sp. BH4 for effective biofouling control in MBR
Membran biyoreaktörlerde membran biyotıkanmasını engellemek amacıyla Rhodococcus sp. BH4 ile bakteriyel quorum quenching uygulamaları
BÖRTE KÖSE MUTLU
Doktora
İngilizce
2015
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL KOYUNCU
PROF. DR. CHUNG-HAK LEE