Geri Dön

Molecular recognition of protein-ligand complexes via convolutional neural networks

Protein-ligand komplekslerinin konvolüsyenel sinir ağları ile moleküler tanınması

PDF İndir

  1. Tez No: 714262
  2. Yazar: HÜSEYİN GÜNER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ZAFER AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Yapay Zeka'nın bir alt disiplini olarak derin sinir ağları, geniş spektrumdaki problem alanlarını ele alma ve çözmedeki son derece başarılı performansları nedeniyle, son on yılda (özellikle) araştırma ve endüstriyel uygulamalarda büyük bir ilgi görmeye başladı. Özellikle son zamanlardaki, bilgisayar destekli ilaç tasarımındaki başarıları nedeniyle, yapı tabanlı ilaç tasarımı etiyolojislerindeki yeni derin öğrenme yaklaşımlarına karşı ekstra bir ivme kazanmıştır. Grubumuz, ligand moleküllerinin ve bir reseptör protein molekülünün moleküler olarak tanınması hakkında bir fikir veren yeni bir konvolüsyonel sinir ağı modeli sunmaktadır. Diğer mevcut modellerle ve modelimizle geleneksel bir yaklaşımın örnek çalışmasıyla karşılaştırıldığında, burada derin bir öğrenme modelinin başarı hikayesini sunuyoruz.

Özet (Çeviri)

As a sub-discipline of Artificial Intelligence, deep neural networks have received enormous interest in research and industrial applications over the last decades owing to their highly successful performance in addressing and solving broad areas of problems. Hence, especially hitherto achievements in computer-aided drug design brought an extra impetus with the novel deep learning approaches in structure-based drug design etiology. Our group offers a novel convolutional neural network model, deepMLR, that casts insight into the molecular recognition of ligand molecules and a receptor protein molecule. Having compared our model and a few other existing models with a case study of a traditional approach, herein, we present the success story of a deep learning model straight.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    688078

    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

    İngilizce

    2021

    Allerji ve İmmünolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEREN ÇIRACI

  2. Tez No

    680421

    Molecular level understanding of the functionality of PDZ3 variants via advanced all-atom simulations and dynamic residue network analyses

    Atomik çözünürlükte benzetimler ve dinamik amino asit çizge analizleri kullanılarak PDZ3 varyantlarının fonksiyonun moleküler seviyede araştırılması

    TANDAÇ FÜRKAN GÜÇLÜ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyofizikSabancı Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANAN ATILGAN

    PROF. DR. ALİ RANA ATILGAN

  3. Tez No

    697224

    In silico designing of isoform-selective inhibitors against class IIA histone deacetylases

    Sınıf IIA hıston deasetilazlarına karşı ısoform seçici inhibitörlerin in siliko tasarımı

    AMMAR DAWOUD AHMED MAHMOUD ELMEZAYEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyolojiKadir Has Üniversitesi

    Biyoinformatik ve Genetik Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. KEMAL YELEKÇİ

  4. Tez No

    562496

    CHARACTERIZATION OF THE REGULATORY MECHANISMS OF NOD LIKE RECEPTORS IN THE GENERATION OF IMMUNE RESPONSES: REVISITING NLRC4 IN EOSINOPHILIC FUNCTIONS IN VITRO

    BİR EDİNSEL BAĞIŞIKLIK OLAN T2 HÜCRE CEVABININ NOD BENZERİ RESEPTÖRLERİ (NLR) İLE REGÜLASYON MEKANİZMALARININ KARAKTERİZASYONU

    ILGIN AKKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Allerji ve İmmünolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEREN ÇIRACI

  5. Tez No

    730195

    Investigation of the effect of valproic acid, an hdac inhibitor, on the relationship between oxidative stress and autophagy in human eosinophil

    İnsan eosinofillerinde valproik asit ile oluşturulan oksidatif stres ve otofaji sonrası bağışık yanıtların incelenmesi

    GÖKSU ÜZEL TURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Allerji ve İmmünolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEREN ÇIRACI

Geri Dön