Geri Dön

Biomolecular language processing for drug-target affinity prediction

İlaç-hedef bağlılık ilgisi tahmini için biyomoleküler dil işleme

PDF İndir

  1. Tez No: 730998
  2. Yazar: RIZA ÖZÇELİK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN, DOÇ. DR. ELİF ÖZKIRIMLI ÖLMEZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Doğal dil işleme, Hedef bağlılığı, Natural language processing, Goal commitment
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yüksek bağlılık ilgisi gösteren protein-kimyasal çiftlerinin tespiti ilaç keşfinin önemli bir adımıdır. Ancak, mevcut protein ve kimyasal sayısı deneysel olarak taranamayacak bir kombinasyon uzayı oluşturmakta ve hesaplamalı yöntemler gerektirmektedir. Bu aşamada ilaç-hedef bağlılık ilgisi tahmini modelleri sahne alır ve yüksek bağlılık ilgisi gösteren çiftleri hızla tespit ederler. Bu tez, en üst düzey başarımlı ilaç-hedef bağlılık ilgisi tahmini modelleri ve model eğitim stratejileri önerir. Önerilen yaklaşımlar protein ve kimyasal dizilerini biyomoleküler dildeki dökümanlar olarak gören biyomoleküler dil işleme tekniklerini kullanırlar. Biyomoleküler dilin birimleri, veya biyomoleküler kelimeler, büyük biyomolekül derlemlerinde keşfedilmiştir ve farmakolojik olarak değerli bulunmuştur. Biyomoleküler kelimeler özgün bir ilaç-hedef bağlılık tahmini sistemi, ChemBoost, geliştirmek için kullanılmıştır. ChemBoost biyomoleküler kelime tabanlı vektör temsilleri sayesinde en üst düzey başarıma ulaşmıştır. Deneyler ayrıca eğitim kümesinde olmayan biyomoleküllerin bütün ilaç-hedef bağlılık ilgisi tahmini modellerini zorladığını göstermiştir. Bu probleme çözüm olarak, doğal dil işlemeden ilham alan bir model eğitim stratejisi, DebiasedDTA, geliştirilmiştir. Değelendirmeler DebiasedDTA stratejisinin tahmin modellerini hem eğitim kümesininde bulunan hem de bulunmayan biyomoleküllerde güçlendirdiğini göstermiştir. ChemBoost ve DebiasedDTA pydta adında açık kaynak kodlu bir python kütüphanesi olarak yayımlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Finding high-affinity protein-chemical pairs is a prominent stage of the drug discovery pipeline. However, the number of available proteins and chemicals forms an experimentally insurmountable combination space and necessitates computational approaches. Drug-target affinity prediction models come into play here and rapidly highlight the high-affinity pairs. This thesis introduces state-of-the-art drug-target affinity prediction models and training strategies to facilitate drug discovery studies. The introduced approaches leverage biomolecular language processing techniques which interpret the chemicals and proteins as documents formed in biomolecular languages. The units of bimolecular languages, named biomolecular words, are discovered in large corpora and pharmacologically verified as meaningful substructures. The biomolecular words are used to develop a novel drug-target affinity prediction framework: ChemBoost. ChemBoost models leverage the biomolecule word-driven representations and achieve state-of-the-art prediction performance. The experiments also demonstrate that unseen biomolecules challenge all drug-target affinity prediction models and reveal a generalizability problem. A language-inspired model training framework, DebiasedDTA, is introduced to target the problem. The evaluations indicate that DebiasedDTA boosts models on seen and unseen biomolecules, especially when the target pair is dissimilar to training biomolecules. ChemBoost and DebiasedDTA are published as an open-source python package, pydta.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    731271

    Empowering heterogeneous networks for drug-target affinity prediction

    İlaç-hedef bağlılık ilgisi tahmini için heterojen ağları güçlendirme

    SELEN PARLAR ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN

    DOÇ. DR. ELİF ÖZKIRIMLI ÖLMEZ

  2. Tez No

    847092

    Proteinlerin subselüler yerleşimlerinin görüntü, sekans ve interaktom verisi tabanlı tahmini

    Image, sequence and interactome based prediction of subcellular localization of proteins

    ECEM KUŞCUOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyoteknolojiHacettepe Üniversitesi

    Biyoenformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNCA DOĞAN

  3. Tez No

    897390

    Next-generation cell type annotation: Integrating NLP and ML techniques for enhanced scRNA classification

    Yeni nesil hücre tipi anotasyonu: Geliştirilmiş scRNA sınıflandırması için NLP ve ML tekniklerinin entegrasyonu

    ORÇUN SAMİ TANDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyoteknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYBAR CAN ACAR

    DOÇ. DR. CAN ÖZEN

  4. Tez No

    176779

    Similarity search and analysis of protein sequences and structures: A residue contacts based approach

    Protein dizilerinin ve yapılarının benzerlik araması ve analizi: Amino asit temaslarına dayalı bir yaklaşım

    AHMET SAÇAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    BiyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN FERHATOSMANOĞLU

    PROF. DR. İ. HAKKI TOROSLU

  5. Tez No

    637210

    Design of electrospun cardiovascular bypass graft using derivative of poly (Alkylene terephthalate)

    Poli (Alkilen tereftalat) türevi kullanılarak elektro eğrilmiş kardiyovasküler baypas greft tasarımı

    BERNA ŞENSU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALE KARAKAŞ

Geri Dön