Subsets of slow dynamic modes reveal global information sources as allosteric sites
Yavaş dinamik modların alt kümeleri kollektif bilgi kaynaklarını allosterik bölgeler olarak ortaya çıkarır
- Tez No: 765534
- Danışmanlar: PROF. DR. TÜRKAN HALİLOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyofizik, Biyoistatistik, Kimya Mühendisliği, Biophysics, Biostatistics, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Allosteri, biyolojik moleküller için önemli bir kontrol mekanizmasıdır ve dinamik bilgi akışı, nedensel allosterik etkileşimleri karakterize etmek için bizlere bir çerçeve sunar. Burada, Gauss Ağ Modeli (GNM) bazlı Transfer Entropi (TE) hesaplamalarının yeni bir uygulaması kullanılarak, dinamik bilginin yavaş dinamik modların alt kümelerine ayrımının, belirli bir protein yapısına özgü olan çok yönlü allosterik davranış katmanlarını nasıl ortaya çıkardığı gösterilmiştir. Yavaş modların bu alt kümelerinde rezidülerin sergilediği TE değerleri ile bu bilgi transferindeki kolektivite dereceleri (Col) bir arada kullanılarak, belirli rezidülerin güçlü efektörler olarak, yani protein yapısındaki diğer rezidülere toplu olarak bilgi yaymada güçlü dinamik kapasitelere sahip bilgi kaynakları olarak tanımlanması sağlanmıştır. Bu bilgi kaynağı rezidüler; aspartat transkarbamilaz (ATCaz), Na+/K+-adenozin trifosfataz (Na+/K+-ATPaz) ve insan geçici reseptör potansiyel melastatin 2 (TRPM2) proteinleri başta olmak üzere 23 proteinden oluşan bir veri seti üzerinde saptanarak, bu bilgi kaynağı rezidülerin bilinen aktif ve allosterik bölgelerle bağlantılı olduğu keşfedilmiştir. Bu spesifik rezidülerin protein yapısındaki birçok farklı rezidüyü etkileyerek yapı içindeki allosterik iletişim patikalarını doğrudan etkilediği/kontrol ettiği göz önüne alındığında, bu rezidülerin yapı bazlı rasyonel ilaç tasarımı için uygulanabilir bağlanma bölgelerine denk geldiği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Allostery is a crucial biological regulation mechanism, and dynamic information flow offers a framework to characterize allosteric interactions in causal links. Here, using a novel application of the Transfer Entropy (TE) calculations based on the Gaussian Network Model (GNM), it has been demonstrated how the dissection of dynamic information into subsets of slow dynamic modes reveals various layers of multi-directional allosteric pathways that are intrinsic in a particular protein structure. The degree of collectivity (Col) in the information transfer of residues with their TE values (TECol score) in these subsets of slow modes identifies particular residues as potent effectors and global information sources having a strong dynamic capacity to collectively disseminate information to other residues in the protein structure. These information source residues are linked to known active and allosteric sites, as demonstrated by aspartate transcarbamoylase (ATCase), Na+/K+-adenosine triphosphatase (Na+/K+-ATPase), and human transient receptor potential melastatin 2 (TRPM2), along with a dataset of 20 proteins. These specific residues provide feasible binding sites for structure-based rational drug design since they together affect/control others and direct pathways of allosteric communication.
Benzer Tezler
- Yeni bir hata değişik delta ağ maddeli arttırılmış delta ağı (ADA)
Başlık çevirisi yok
M.EBRU KOLUSAYIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK
- Adaptive MIMO free space optical communication systems
Uyarlanabilir MIMO serbest uzay optik haberleşme sistemleri
HATEF NOURI
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT UYSAL
- Linux ortamında ATM (asenkron iletim metodu) uygulaması
ATM (asynchronous transfer mode) application on linux
METEHAN SARAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. A. COŞKUN SÖNMEZ
- Detection of cancerous brain cells with machine learning
Makine öğrenimi ile kanserli beyin hücrelerinin tespiti
UYGAR CANKAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TANER DANIŞMAN
- Uzman sistemler ve deterministik yöneylem araştırması tekniklerinde bir uygulama
Expert systems and an application to tederministic operational research techniques
MEHMET BARUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. ORHAN KURUÜZÜM