Geri Dön

Identification of single domain antibodies against SARS-CoV-2 omicron variant via protein-protein docking approaches

SARS-CoV-2 omikron varyantına özgü tek domainli antikorların protein-protein kenetlenmesi yaklaşımlarıyla tanımlanması

  1. Tez No: 735045
  2. Yazar: ÖZKAN İLMEK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİFE AYAZ GÜNER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyokimya, Biyoloji, Mikrobiyoloji, Biochemistry, Biology, Microbiology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

2022 yılında baskın varyant olan Omikron, kendine has mutasyonları sayesinde hastaların bağışıklık sisteminden kaçmayı başarmış, yayılma hızı açısından önceki varyantlara göre oldukça başarılı olmuştur. Geleneksel antikorların işlevsel olarak önemli kısmı olan tek domainli antikorlar (sdAb), tanı ve tedavi amacıyla yaygın olarak kullanılmaktadır. Son yıllarda koronavirüs ile mücadele için geliştirilmiş pek çok sdAb olmasına rağmen bunların Omikron varyantına karşı etkinlikleri yeterince test edilmemiş ve mutasyonların nötralizasyon düzeyine etkisi net değildir. Bu çalışmada, AlphaFold 2 kullanılarak önceki çalışmalardan elde edilen 850 sdAb dizisinin yapı modellemesi oluşturulmuş ve bu sdAb'lerin Omicron varyantına karşı etkinliği protein-protein kenetlenmesi yaklaşımı ile analiz edilmiştir. Protein-protein kenetlenmesi işleminde, gerçekçi bir yaklaşımla, Spike proteini PDB yapılarındaki amino asit rezidü eksiklikleri tamamlandı ve SARS-CoV-2'nin Spike protein homotrimer yapısının kapalı konformasyonu kullanıldı. Son olarak, HDOCK, PRODIGY ve Bluues gibi farklı protein- protein kenetlenmesi puanlama fonksiyonları için eşik değerler olarak belirlenen top 1000 ve top 100 puanlarının taranması sonucunda, Omikron varyantına karşı 2 farklı kenetlenme deneyi için toplamda 4 adet yüksek oranda başarılı sdAb tespit edilmiştir. Tez kapsamında geliştirilen kod ve deneysel yaklaşımlar yeni çıkabilecek SARS-CoV-2 varyantlarına veya diğer hastalıklara karşı kullanılabilecektir.

Özet (Çeviri)

Omicron, became the dominant variant in 2022 in terms of spreading rate, has managed to evade from an immune system of patients due to its unique mutations. Single domain antibodies (sdAb) which are functionally important parts of conventional antibodies are commonly used for diagnosis and treatment. Although there are many sdAbs developed to combat coronavirus in recent years, their effectiveness against Omicron variant has not been sufficiently tested and the effect of mutations regarding neutralization level is not clear. In this study, structure modelling of 850 sdAb sequences obtained from previous studies were generated using AlphaFold 2 and effectiveness of these sdAbs against Omicron variant was tested via protein-protein docking approach. In the docking process, within a realistic approach, missing residues were completed into Spike protein PDB structures, and Spike protein homotrimer structure in closed state conformation was used. Finally, top 1000 and top 100 scores are determined as a threshold value for different protein-protein docking scoring functions such as HDOCK, PRODIGY and Bluues. sdAbs that have successful results for Omicron variant were listed. There were 4 sdAbs which exceed the threshold values after 2 different docking experiments against the Omicron variant. The scripting codes and methodological approach developed within this thesis can be used against new SARS-CoV-2 variants that may emerge in the future or other diseases.

Benzer Tezler

  1. Fine-grained object recognition in remote sensing imagery

    Uzaktan algılanmış görüntülerde ince taneli nesne tanıma

    GENCER SÜMBÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELİM AKSOY

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN GÖKBERK CİNBİŞ

  2. User modeling on microblogging web sites

    Mikro-blog web sitelerinde kullanıcı modelleme

    ZEYNEP ZENGİN ALP

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  3. Hemodynamic characterization of heart and venous valves based on multi-phase blood flow and FSI modelling

    Çok fazlı kan akışı ve FSI modellemesine dayalı kalp ve venöz kapakçıkların hemodinamik karakterizasyonu

    REZA DARYANI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SERDAR ÇELEBİ

  4. Çok makinalı güç sistemlerinde parametre adaptif kontrol yönteminin incelenmesi

    Investigation of parameter adaptive control method for MMPS

    AYŞEN DEMİRÖREN

  5. Bababurnu sismik kesitlerinin derinlik migrasyonu ve yapısal açıdan Çanakkale-Ayvacık depremleri ile birlikte yorumlanması

    Interpretation of the Bababurnu seismic depth migrated sections with recent earthquakes occured in Canakkale-Ayvacik

    MEHMET ALİ ÜGE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA EMİN DEMİRBAĞ