Yardımcı T hücreleri/büyük doku uygunluk kompleksi molekülleri bağlanma yerlerinin tespitinde öznitelik kodlama yöntemleri geliştirilmesi
Developing T helper cells/major histocompatibility complex molecules feature encoding methods in detection of binding sites
- Tez No: 445011
- Danışmanlar: DOÇ. MURAT GÖK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoistatistik, Biyoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biostatistics, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yalova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
T hücreleri, bağışıklık yanıtı oluşumunda önemli bir yere sahiptir. İnsan vücudu her an dışarıdan gelen ve sürekli değişiklik gösteren çok sayıda mikroorganizma ile karşı karşıya kalır. Bağışıklık sisteminin harekete geçmesine zararlı mikroorganizmalara ait olan antijen proteinleri neden olur. Uzun antijen proteinleri antijen sunan hücreler tarafından T hücreleri ile birleşebilmeleri için daha küçük peptit parçacıklarına ayrılırlar. Bu antijenik peptitlere Epitop adı verilir. Doğada bulunan protein yapısındaki antijenlerin her bir peptitine farklı bir T hücre klonu olduğu kabul edilir. T hücrelerinin diğer bir önemli özelliği ise bir antijeni tanıyıp reaksiyon oluşturabilmesi için bu antijenin bazı hücreler tarafından işlenmesi ve yüzey molekülleri aracılığıyla kendilerine sunulması gerekmektedir. T hücrelerine antijen sunumunu sağlayan hücre yüzeyindeki moleküllere Büyük Doku Uygunluk Kompleksi (BDUK) denir. Büyük doku uygunluk kompleksi (BDUK) molekülünün bağlanması T hücre aktivasyonuna yol açar ve bir seri biyokimyasal reaksiyonu tetikler. Bağışıklık sistemi hareketinde bir aşı ya da ilaç geliştirmek için T hücre epitoplarının önceden tahmin edilmesi büyük önem taşır. Sürekli mutasyona uğrayarak çeşitlilik gösteren sayısı binleri aşan antijenik peptitlerin tanımlanması laboratuvar ortamında zaman ve maliyet açısından uygun değildir. Bu nedenle bilgisayar ortamında makine öğrenmesi algoritmaları ile çözüm aramak daha uygundur. Bu tez çalışmasında amacımız epitopları kestirmek için yeni makine öğrenmesi öznitelik kodlama teknikleri geliştirmektir. Yardımcı T hücreleri / BDUK molekülleri bağlanma özgünlüklerinin tanımlanmasında Bağışıklık Epitop Veritabanı (IEDB)'den insan lökosit antijeni (İLA-A, İLA-B) peptit verileri kullanılmıştır. Veri seti dokuz amino asit uzunluğunda peptitlerden oluşmaktadır. Yardımcı T hücreleri / BDUK özgünlüğünü tespit etmek için iki tane öznitelik kodlama yöntemi geliştirildi. Birinci yöntemde Blosum 50 yer değiştirme matrisi ile amino asitlerin fizikokimyasal özellikleri kullanıldı. İkinci yöntemde ise amino asitlerin ağırlık ve konum bilgileri ile Blosum 50 yer değiştirme matrisi kullanılmıştır. Sınıflandırma testleri Weka yazılımı ortamında 10-Kat Çapraz Doğrulama Test Tekniğine göre gerçekleştirilmiştir. Tez kapsamında yapılan deneysel çalışmalarda sınıf doğruluğu, duyarlık, özgünlük ve MKK (Matthews Korelasyon Katsayısı) performans metrikleri elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
T cells, has an important role in the formation of immune response. The human body constantly faces with from the outside and ever changing a large number of microorganisms. Antigen proteins having the harmful microorganisms cause the activation of the immune system. Long antigen proteins are divided into smaller peptide fragments by antigen presenting cells to combine with T cells. This antigenic peptides are defined Epitope. Different T cell clones to each peptide is considered to be an existing in nature of antigens on protein structure. Another important feature of the T cells must be processed to recognize and create reaction the antigen formed by some cells and offered them via surface molecules. The major histocompatibility complex is called enabling T cells to molecules on the cell surface antigen presentation. Connecting the major histocompatibility complex molecule leads to T cell activation and triggers a series of biochemical reactions. The prediction of T cell epitopes identification is important to develop a vaccine or drug on the immune system. Identification antigenic peptides in excess of one thousand varied undergoes sustained mutations is not appropriate in terms of time and cost in the laboratory. Therefore, it is more appropriate to seek solutions with computerized machine learning algorithms. Develop a new machine learning techniques to predict attributes encoding epitopes is the purpose of fhis thesis. IEDB database of human leukocyte antigen (ILA-A, ILA-B) peptide data was used for the identification T helper cells / BDUK molecule binding specificity. The data set consists of peptides nine amino acids in length. Two attribute encoding methods was developed to detect T helper cells / BDUK molecule originality. In the first method the physicochemical properties of the amino acid substitution matrix with Blosum 50 was used. In the second method the weight and the position information of amino acids and Blosum 50 substitution matrix was used. Classification tests were carried out according to the 10-fold cross-validation test technique with Weka software environment. Experimental studies in the thesis were obtained class accuracy, sensitivity, specificity and Matthews Correlation Coefficient (MKK) of performance metrics.
Benzer Tezler
- Comparison of naproxen-loaded zeolitic imidazolate frameworks (ZIF) and halloysite nanotube-zif composites with 3D printed PLA embedded in gelatin hydrogel
Naproksen yüklü ZİF'ı̇n ve hnt- zıf'in kompozit jelatin hı̇drojele gömülü 3D baskılı PLA'nın karşılaştırılması
REYHAN ÇETİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİRGÜL BENLİ
DOÇ. DR. ÖZGÜL GÖK ÖZATAY
- Jüvenil dermatomiyozit hastalarının kas biyopsilerinde yardımcı t hücre profilleri
T helper cell profile in the muscle biopsies of juvenile dermatomyositis patients
ERDAL SAĞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıHacettepe ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BERİL TALİM
- Multiplex-PCR based screening and computational modeling of virulence factors and T cell mediated immunity in Helicobacter pylori infections for accurate clinical diagnosis
Helicobacter pylori enfeksiyonlarının doğru klinik tanısı için virülans faktörleri ile T hücreye bağımlı bağışıklığın çoklu-PZT ile taranması ve biyoinformatik modellemesi
SİNEM ÖKTEM OKULLU
Doktora
İngilizce
2017
Biyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYÇA SAYI YAZGAN
PROF. DR. ZÜHTÜ TANIL KOCAGÖZ
- Investigation of helicobacter pylori virulence genes and t-cell responses in pediatric gastritis patients
Pediatrik gastrit hastalarında helikobakter pylori virülans genleri ve t-hücre cevaplarının araştırılması
NİRAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Allerji ve İmmünolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYÇA SAYI YAZGAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM ÖKTEM OKULLU
- The regulatory mechanisms of matrix metalloproteinases and tissue inhibitors of metalloproteinases in human eosinophils
Matriks metalloproteinaz enzimlerinin ve doku inhibitörlerinin insan eozinofil hücrelerinde regülasyon mekanizmalarının incelenmesi
ECE OYLUMLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Allerji ve İmmünolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEREN ÇIRACI