Systematic under-sampling of mutation datasets and comparative assessment of protein stability predictors
Mutasyon veri setlerinin sistematik olarak örneklenmesi ve protein kararlılık prediktörlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi
- Tez No: 681275
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMEL TİMUÇİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Kararlılık, Mutagenez, Mutasyon, Proteinler, Stability, Mutagenesis, Mutation, Proteins
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Acıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Protein katlanmalarını daha iyi anlamak için amino asit değişimlerinin protein stabilitesi üzerine etkisini doğru şekilde tahmin etmek çok önemlidir. Birçok mutagenez çalışması bu konuya katkıda bulunsa da deneysel yöntemler, hesaplamalı yöntemlere kıyasla daha uzun soluklu ve pahalıdırlar. Bu sebeple, geçtiğimiz 20 yılda, yanlış anlamlı mutasyonun sebep olduğu protein stabilitesindeki değişimi hesaplamak için birçok prediktör geliştirilmiştir. Bu yöntemlerin birçok avantajlı özelliği olmasına rağmen modellendikleri eğitim ve test verisindeki düzensizlikler aşırı öğrenme gibi çeşitli problemlerle karşılaşmalarına sebep olmaktadır. Veri setinde, özellikle proteinin stabilizasyonunu azaltan mutasyonların sayıca daha çok olması ve belirli amino asit mutantlarının fazlalığı aşırı öğrenmeye sebep olmaktadır. Bu çalışmada, öncelikle, geliştirdiğimiz örnekleme yöntemi ile 1564 mutasyondan oluşan PON-tstab veri setindeki fazlalıkları azaltmayı hedefledik. İki farklı alfabe kullanarak amino asitleri biyokimyasal ve ikincil yapı özelliklerine göre yeniden grupladık. Oluşturduğumuz veri setleri ile mutant amino asit tiplerinin daha eşit dağılmasını sağladık. Daha sonra, proteinin kararlılığını tahmin eden 11 farklı prediktörün performansını, PON-tstab ve oluşturduğumuz indirgenmiş veri setleri üzerine test ettik. İndirgenmiş veri setlerinin orijinal veri setine kıyasla daha iyi performans gösterdiğini kaydettik. Özetle, bu çalışma ile aşırı öğrenmeyi engellemek ve prediktörleri doğru bir şekilde test etmek için kaliteli veri setleri oluşturmanın önemini vurguladık. (Yöntem GitHub'da mevcuttur: https://github.com/narodkebabci/gRoR)
Özet (Çeviri)
Predicting how an amino acid substitution affects protein stability is an important task, refining our understanding of protein folding. Although mutagenesis studies performed either in a wet- or a dry-lab contribute to this knowledge, computational methods stand out as more economical and less time-consuming. Thus, numerous computational methods have been developed in the last decade to predict the change in folding free energy upon mutation (ΔΔG). Alongside their advantageous features, computational ΔΔG predictors still suffer from certain limitations, such as overfitting. Overfitting of ΔΔG predictors, i.e., the tendency to produce biased results toward their training sets, becomes a critical issue for developing accurate predictors. Indeed, the existing biases in mutation datasets, such as redundancy of destabilizing mutations and/or certain amino acids, are recognized as a primary source of overfitting. In this study, we developed a systematic under-sampling methodology to eliminate redundancies in the mutation datasets. PON-tstab, composed of 1564 mutations, was used as the toy dataset. We used two different reduced alphabets to group the mutant amino acids based on their sidechain biochemistry and secondary structure. This reduced set led to a more uniform sampling of each amino acid and of destabilizing-stabilizing mutations. We ultimately tested the performances of 11 different ΔΔG predictors on the entire PON-tstab and the constructed subset. We note slight differences in performances of almost every predictor, reflecting the influence of redundancy elimination. Overall, we underline the importance of producing high-quality mutation datasets for tackling overfitting issues and a reliable assessment of ΔΔG predictors. (The code is available on GitHub: https://github.com/narodkebabci/gRoR)
Benzer Tezler
- HCNG yakıtlı benzin motorunda fraktal yanma modeli ile simülasyon ve parametrik optimizasyon çalışması
Simulation and parametric optimization study with fractal combustion model in HCNG fuelled gasoline engine
EREN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER TOLGA ÇALIK
- Biyokimya laboratuvarında alkalen fosfataz düşüklüğü tespit edilen hastaların hipofosfatazya açısından incelenmesi
Patients with low alkaline phosphatase activities in biochemstry laboratory research for hypophosphatasia
RANA BAYRAMLI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıMarmara ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERAP TURAN
- Türkiye'de dezavantajlı çocuklara yönelik yapılmış çalışmaların sistematik bir derlemesi
A systematic review of studies conducted on disadvantaged children in Turkey
ZEKİYE BAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve Öğretimİstanbul Aydın ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TRİNGA SHPENDI ŞİRİN
- Seferihisar ilçesi (İzmir) raphignathoidea (Acari: Actinedida) üst familyasına ait taksonların sistematik ve ekolojik yönden incelenmesi
Systematic and ecologically investigation of super family raphignathoidea (Acari: Actinedida) in Seferihisar county (İzmir)
SEZGİ SOMUNCU
- Elektronik ticaret alanındaki doktora tezlerinin sistematik bir incelemesi
A systematic review of doctoral dissertations in the field of electronic commerce
HAKAN İRİS
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İşletmeSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve İşletmecilik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYKUT YILMAZ