Importance of database normalization for reliable protein identification in mass spectrometry-based proteomics
Kütle spektrometri tabanlı proteomik çalışmalarındaki güvenilir protein tanımlanmasında veritabanı normalizasyonunun önemi
- Tez No: 473222
- Danışmanlar: DOÇ. DR. JENS ALLMER, PROF. DR. TALAT YALÇIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 48
Özet
Protein tanımlaması çalışmalarında kütle spektrometrinin kullanılması proteomik alanındaki devrim niteligindeki adımlardan biri oldu. Protein nicelik ve nitelik belir- lemelerindeki doğruluk ve hızlı olması gibi özellikleriyle, yüksek-işleme veri alımında kullanılmak üzere ilk seçim haline geldi. Farklı fragmentasyon yöntemlerinin geliştirilme- siyle, kütle spektrometri tabanlı analizler, bir peptiddeki tekli polimorfizmleri ve amino asitlerdeki modifikasyonlarla ilgili bilgi edinilmesini bile mümkün kıldı. Bu teknolojinin muazzam ölçülerde veri üretmesine rağmen, protein tanımlama çalışmaları, hesaplamalı metodların eksikliklerinden dolayı, aşılması güç bir hedef halinde. Bu çalışmada, protein tanımlama algoritmalarının protein belirlemedeki eksikliklerinin üstesinden gelmek ve kütle spektrometri verilerini hız ve doğruluk yönlerinden daha iyi analiz etmek için orjinal bir algoritma önerilmiştir. Bir organizmadan kütle spektrometri aracılığıyla spektral veri elde edildiğinde, eğer organizmanın protein sekansları bilinmekteyse, protein tanımlaması için veritabanı arama algoritmaları kullanılır. Bu algoritmalar, peptid-spektrum eşleşmelerindeki en iyi eşleşmeyi skorlama fonksiyonlarına göre bulmak için, kütle spektrometri analizlerinden alınan deneysel verileri, organizmaya ait veritabanlarından elde edilen teorik verilerle karşılaştırır. Deneysel verilerin karşılığı olan peptidler farklı boyutlardaki veritabanlarında dağ- ınık halde olabileceğinden ve veritabanlarının arama yapılmak için fazla büyük olabile- ceklerinden dolayı, veritabanı arama algoritmaları adaletli, hızlı veya eksiksiz sonuçlar çıkarmakta başarısız olabilmektedir. Bu çalışmada farklı boyutlardaki veritabanlarında peptidlerin adaletsiz skorlamala- ra tabi tutulmasının üstesinden gelmek ve insan kromozomlarının 6 çerçeve translasyon- ları gibi göreceli olarak büyük boyutlardaki protein sekanslarının, veritabanı arama algo- ritmaları tarafından işlenmesini sağlamak amacıyla bir metodoloji sunuldu. Metodun, hız ve doğruluk payı pencerelerinden bakıldığında hali hazırda kullanılan çeşitli metotlardan daha iyi olduğu bulundu.
Özet (Çeviri)
One of the revolutionary steps towards proteomics, was introducing mass spec- trometry to protein inference analysis. Its powerful aspects such as speed, and accuracy towards identifying and quantifying proteins have made it the first choice to obtain high- throughput data. Due to development of a variety of fragmentation techniques, mass spectrometry-based analysis even made it possible to acquire knowledge about single polymorphisms and modifications of amino acids of a peptide. Although this technology provides enormous amounts of data, identification of the proteins is still a hard challenge to overcome due to the shortcomings of computational methods. Herein a novel methodology is offered to better analyze mass spectrometry data and overcome the deficiency of protein identification algorithms in terms of speed and accuracy. When the spectral data is acquired from an organism by mass spectrometry, databa- se search algorithms are used for protein identification if the protein sequences of the organism are known. These algorithms compare the experimental data from mass spec- trometry analysis to theoretical data gathered from known databases of organism to try and find the best match by ranking the PSMs via scoring functions. Since the databases can be too large to search and multiple databases with different sizes can contain the peptides of experimental data, database search algorithms may fail to produce fair, fast or complete results. In this work a methodology is presented to overcome unfair scoring of peptides in different size databases and enable database search algorithms to utilize relatively big sized entries such as human chromosome six frame translations. In terms of speed and accuracy the method is found to be better than some of the existing methods.
Benzer Tezler
- Biometric recognition using bio-signals
Bio işaretler kullanılarak biyometrik tanıma
CEREN DURSUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIşık ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN GÜRKAN
DOÇ. DR. ÜMİT GÜZ
- Ülke kredi derecelendirmesine ilişkin farklı yöntem denemeleri
Different method trials on sovereign credit rating
NİSA ÖZGE ÖNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL KARAÇUHA
- Yaşam döngüsü etki değerlendirmesine yönelik bir modelin demir-çelik sektörü özelinde oluşturulması
Development of a model for life cycle impact assessment specific to the iron and steel industry
AYŞEGÜL AVİNAL
Doktora
Türkçe
2023
Çevre MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR ERGENEKON
- Privacy preserving database external layer construction algorithm via secure decomposition for attribute-based security policies
Alan bazlı güvenlik içeren veritabanları için gizliliği koruyan güvenli parçalama yöntemi ile kullanıcı dış katmanının oluşturulması
UĞUR TURAN
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
- Yeşil bina sertifikası almayı hedefleyen yapılar için yapı malzemesi seçiminde çevresel performans odaklı bir yaklaşım önerisi
Environmental performance-oriented approach proposal in building material selection for a green building certificate
ŞERİFE AK
Doktora
Türkçe
2023
İnşaat MühendisliğiAfyon Kocatepe Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL ZORLUER
DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN AYTEKİN