Konak-patojen protein etkileşiminin hesaplamalı yöntemler ile tahmini
Prediction of host-pathogen protein interactions by computational methods
- Tez No: 542136
- Danışmanlar: PROF. DR. CEMİL ÖZ, DOÇ. DR. MURAT GÖK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Türler arası patojen-konak protein etkileşimlerin bilinmesi enfeksiyonel hastalıkların teşhis ve tedavisi için geliştirilecek çözüm stratejileri açısından hayati öneme sahiptir. Etkileşim tespitinde kullanılan deneysel yöntemlerin maliyetli olması ve uzun zaman almasından dolayı proteinler arası etkileşimlerin modellendiği hesaplamalı yöntemlerin bu alanda önemli bir yeri vardır. Hesaplamalı yöntemler, tespit süresinin kısaltılması ve maliyetin düşürülmesine ek olarak deneysel yöntemlerle yanlış tespit edilen etkileşimlerin kontrolünde de kullanılmaktadır. Veri seyrekliği, veri yetersizliği ve doğrulanmış negatif veri setinin olmaması, patojen-konak protein etkileşim tahmini için kullanılan hesaplamalı yöntemlerin ortak problemidir. Bu çalışmada amaç patojen-konak etkileşim tahmin doğruluğunu arttırmak ve veri yetersizliğinden kaynaklanan olumsuzlukları gidermektir. Bu kapsamda genişletilmiş ağ modeli ve lokasyon tabanlı kodlama yöntemleri önerildi. Genişletilmiş ağ modeli“türler arası yeterli etkileşim verisinin olmadığı patojen konak etkileşimleri ile patojen ve konak proteinlere ait tür içi etkileşimlerin entegre edilmesi tahmin doğruluğunu arttırır”hipotezinden esinlenerek geliştirildi. Lokasyon tabanlı kodlama, proteinlerin amino asit diziliminin kodlandığı bir öznitelik çıkarım yöntemidir. Makine öğrenmesi algoritmalarında patojen konak etkileşim tahmininde başarımı etkileyen faktörlerden biri kullanılan özniteliklerdir. Biyolojik veri tabanlarında proteinlere ait en fazla veri amino asit dizilim bilgisidir. Sadece amino asit dizilimini baz alarak geliştirilen güçlü bir öznitelik çıkarım yöntemi, patojen konak etkileşim tahmin doğruluğunu arttıracaktır. Ayrıca amino asit dizilim bilgisinin kullanılması sayesinde bilinen tüm etkileşimler için öznitelik vektörlerinin daha kolay çıkarılması sağlanır. Tezde protein kodlama ve protein etkileşim tahmini üzerine çalışan araştırmacıların kullanılabileceği, ücretsiz erişilebilen, kullanıcı dostu bir ara yüze sahip web tabanlı PROSES (Protein Sequencebased encoding system) yazılımı geliştirildi. Yazılım özellikle programlama bilgisi olmayan kişiler için faydalıdır. PROSES şu anda Yalova Üniversitesi web sunucusunda yer alan http://proses.yalova.edu.tr adresinde kullanılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Knowledge of the pathogen-host protein interactions in the inter species has a vital prospect for a solution strategy to be developed against diagnosis and treatment of infectious diseases. Modeling interactions between proteins has necessitated the development of computational methods in this field, since detection of interactions by experimental methods is both time-consuming and costly. Computational methods are used in decreasing of the detection time and cost; in addition checking of the false detected interactions via experimental methods. Data scarcity, data inadequacy, and negative data sampling are the common problems of computational methods for used in prediction of pathogen-host protein interaction. In this study, the purpose is that prediction accuracy of the pathogen-host interaction increase and negativeness eliminate because of data inadequacy. Within thisframework, extended network model and location based encoding approaches are proposed. Firstly, the extended network model is created by inspired from the hypothesis of that“integrating the known protein interactions within host and pathogen organisms improve the success of prediction of unknown pathogen-host interactions”. Secondly, location based encoding is feature extraction method which is used for encoding of amino acid sequences. One of the important factors is feature which affects success in prediction of pathogen-host interaction within machine learning algorithms. In biological databases, the most data is the information of amino acid sequence regarding proteins. Prediction accuracy of pathogen-host interaction will be increased by that a robust feature extraction method is developed on the basis amino acidsequence. Furthermore, extraction of feature vectors for all the known interactions are provided in easier way by the sake of using the information of amino acid sequence. In this thesis, PROSES (Protein SequencebasedEncodingSystem) which is a user-friendly interface and freely accessible web server, has been designed for researchers, who are working on the field of protein encoding and prediction of protein interaction. The web server is especially useful for those who are not familiar with programming languages. PROSES is currently being used at http://proses.yalova.edu.tr which is storedin the web server of Yalova University.
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
- SARS-CoV-2 proteini ile insan proteini arasindaki etkileşimlerin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmini
Prediction of interactions between SARS-CoV-2 protein and human protein using machine learning methods
FİRDES GÜL KORKUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT GÖK
- Buğday kahverengi pası (Puccinia triticina Eriks.) efektör adayı PTTG_06852'nin HIGS yöntemiyle fonksiyonel analizi
Functional analysis of wheat brown rust (Puccinia triticina Eriks.) effector candidate PTTG_06852 by HIGS method
ELİFGÜL AKSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyomühendislikTrakya ÜniversitesiBiyoteknoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA HASANÇEBİ
- Expression profiling of Helicobacter-activated regulatory B cells
Helicobacter-aktive regülatör B hücrelerinde gen ifadesinin belirlenmesi
SAWSAN S.A. SAID
Doktora
İngilizce
2018
Allerji ve İmmünolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYÇA SAYI YAZGAN
- Makrofajlarda interferon stimülatör genleri (STING) sinyal yolağının indüklenmesinin Leishmania infantum'a karşı gelişen immun yanıta etkilerinin In vitro incelenmesi
Induction of interferon stimulator genes (STING) signaling pathway in macrophages In vitro examination of the effects on the immune response to Leishmania infantum
NESRİN DELİBAŞI
Doktora
Türkçe
2024
Allerji ve İmmünolojiErciyes ÜniversitesiParazitoloji (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH İNCİ
DOÇ. DR. AHMET EKEN