HotRegion v2.0: A new method to predict hot regions in protein-protein interfaces
HotRegion v2.0: Protein-protein etkileşim arayüzlerindeki sıcak bölgeleri tahmin etmek için yeni bir yöntem
- Tez No: 648530
- Danışmanlar: PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY, PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Proteinler hücre içerisindeki fonksiyonlarını yerine getirebilmek için birbirleriyle etkileşim halindedirler. Bu etkileşimleri ara yüzleri aracılığıyla gerçekleştirirler. Proteinlerin etkileşimlerini incelemek biyolojik yolları anlamak için oldukça önemlidir. Serbest bağlanma enerjileri protein-protein etkileşim ara yüzlerinde bulunan amino asitler arasında eşit olarak dağılmamıştır. Serbest bağlanma enerjisinin büyük çoğunluğuna sahip olan sıkıca paketlenmiş amino asit kümeleri sıcak bölgeler olarak adlandırılır. Bu bölgeler, serbest bağlanma enerjisinin büyük bir kısmına sahip olduklarından protein komplekslerinin sabitlik derecesi açısından çok büyük önem arz ederler. Bağlanma bölgelerine özgüllük sağlayan bu bölgeler, farmasötik araştırmalarda ilaç keşfi için büyük önem taşımaktadır. Sıcak bölgelerin deneysel keşfi zaman alıcıdır ve yüksek çaba gerektirir. Dolayısıyla, hesaplamalı tahmine dayalı yöntemlere ihtiyaç vardır. Mevcut sıcak bölge tahmin algoritmaları, hesaplamalı olarak tahmin edilen sıcak noktalar üzerinde kümeleme gerçekleştirir ve sıcak bölgelerde sıcak olmayan noktaların potansiyel varlığını göz ardı eder. Öte yandan, deneysel çalışmalar sıcak bölgelerde sıcak olmayan noktaların da var olduğunu göstermektedir. Bu tezde, gözetimsiz öğrenme yaklaşımlarını kullanarak hem sıcak nokta olan hem de sıcak nokta olmayan amino asitleri içerebilecek sıcak bölgeleri tahmin etmek için yeni bir yöntem öneriyoruz. Önerdiğimiz yöntemde, amino asitleri kümelemek için afinite yayılımı (AP) ve gürültülü uygulamaların yoğunluk tabanlı mekânsal kümelenmesi (DBSCAN) yöntemlerini birleştirdik ve sıcak bölgeleri tahmin eden ve görüntüleyen web tabanlı bir araç geliştirdik. Ayrıca, 600.000'den fazla protein kompleksi için sıcak bölge bilgilerini içeren bir veri tabanı geliştirdik. Web sunucumuzda, kullanıcılar veri tabanımızdan veri sorgulayabilir veya veri tabanında bulunmayan bir kompleksin sıcak bölgelerinin tahmin edilmesi için algoritmayı çalıştırabilir. Geliştirdiğimiz web tabanlı araç, proteinlerin üç boyutlu yapısını görselleştirir, sıcak bölgeleri renklendirir ve sıcak noktaları vurgular. Ayrıca, ara yüz amino asitlerinin yapısal özelliklerini -göreceli erişilebilir yüzey alanı ve bilgiye dayalı eş potansiyel- de gösterir. Yöntemimizi değerlendirmek için, sonuçlarımızı deneysel çalışmalarla karşılaştırdık. Algoritmamızın doğruluk derecesi 0.62 ve hassasiyeti 0.62. Ayrıca, tahmin edilen sıcak bölgelerin klinik çalışmalar açısından önemini test etmek için bir vaka çalışması yaptık. İnsan programlanmış ölüm 1 ve ligand kompleksini inceledik. Metodumuz PD-L1 antikorları ve küçük inhibitörler için önemli olduğu bilinen amino asitleri doğru bir şekilde saptadı. Son olarak, algoritmamızı önceki sıcak bölge tahmin algoritmamızla karşılaştırdık. Sonuçlara göre, aracımız önceki yöntemimizden daha iyi performans gösterdi ve yeni farmasötik çalışmalar için manivela gücü sağlayabilir.
Özet (Çeviri)
Proteins interact with each other through their interface to fulfil essential functions in the cell. The study of protein interactions will have a profound effect on understanding various biological pathways. Binding free energies are not uniformly distributed among the residues found in protein-protein interfaces (PPI). Hot regions are tightly packed residue clusters in PPIs that account for the majority of the binding free energy of proteins, and hence, are crucial for the stability of complexes. Providing specificity to binding sites, these regions are of great importance for drug discovery in pharmaceutical research. Experimental discovery of hot regions is time-consuming and requires high effort. Hence, there is a need for computational methods. The existing hot region prediction algorithms perform clustering on computationally predicted hot spots and ignore the potential existence of non-hot spot residues in hot regions. However, experimental studies have demonstrated that non-hot spot residues can also be found in hot regions. In this thesis, using unsupervised learning approaches, we propose a novel method to predict hot regions which may contain both hot spot and non-hot spot residues. We combine affinity propagation (AP) and density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) to cluster interface residues and develop a web-based tool to predict and visualize hot regions. Furthermore, we have developed a database that contains hot region information for more than 600.000 protein complexes. In our web server, users can query data from our database or submit a new run to obtain hot regions of a complex that is not found in the database. Our tool demonstrates a 3D structural visualization of the complex with colored hot regions and highlighted hot spot residues. Structural features of interface residues, i.e., accessible surface area values and knowledge-based pair potentials, are also indicated. In order to evaluate our method, we have compared our results with the experimental studies. The precision of our algorithm is 0.68 and the accuracy is 0.62. Additionally, we have conducted a case study to test the significance of our predicted regions for clinical studies. We have investigated the complex of human programmed death-1 (PD-1) and its ligand PD-L1. Our algorithm correctly identified the residues which are known to be significant for PD-L1-antibodies and small-inhibitors. Lastly, we have compared our algorithm with our previous hot region prediction method. The results have shown that our tool outperforms the previous version of HotRegion and may be a leveraging step to novel pharmaceutical studies.
Benzer Tezler
- Hot regions in protein?protein interactions and analysis of hot region distribution in hub proteins
Protein-protein etkileşimlerinde sıcak bölgeler ve merkez düğümlerdeki sıcak bölge dağılımlarının incelenmesi
ENGİN ÇUKUROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
BiyoistatistikKoç ÜniversitesiFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM KESKİN
- Molecular dynamics simulations and computational analysis of K-Ras4B and c-Raf interaction
K-Ras4B ve c-Raf etkileşimlerinin moleküler dinamik simülasyonları ve hesaplamalı analizi
AYŞE SEDA YAZGILI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
BiyofizikKoç ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA
PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY
- Çukurova bölgesnde bir etlik piliç kümesindeki pedli evaporatif serinletme sisteminin performans özellikleri ve kümes içi sıcaklık dağılımı
The performance characteristics of one-padded cooling system used under çukurova conditions in hen-house and the temperature dispersion in coop
HARUN AVŞAROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
ZiraatÇukurova ÜniversitesiTarım Makineleri Bölümü
PROF. DR. İ. KURTULUŞ TUNCER
- Investigation of the effect of message combining mechanism on the 2D some-bus architecture
Mesaj birleştirme mekanizmasının 2D some-bus mimarisi üzerindeki etkisinin incelenmesi
GÜLSADE KALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. FATİH AKAY
- Enerji çevriminde P-tipi Ca3Co4O9 yapısının sıcaklığa bağlı gelişimi ve termoelektrik verimliliği
The development and thermoelectric efficiency depend on the temperature of P-type Ca3Co4O9 structure in energy conversion
NİHAL DERİN COŞKUN
Doktora
Türkçe
2017
Mühendislik BilimleriDumlupınar ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VELİ UZ