Geri Dön

Protein ağyapı modellerinde farklı merkezilik ölçütlerinin analizi

Analysis of different centrality measures in protein structure network models

PDF İndir

  1. Tez No: 783681
  2. Yazar: GAMZE ÖTER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ERKAN KARABEKMEZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyokimya, Biyoteknoloji, Biochemistry, Biotechnology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Medeniyet Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyolojik Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

Hücrelerin en önemli yapıtaşlarından biri proteinlerdir. Proteinlerin çok önemli görevleri vardır ve bu görevleri yerine getirebilmek için sürekli hareket halindedirler. Proteinlerdeki bazı amino asitler proteinin hareketi için daha önemlidir. Bu amino asitleri belirlemek proteinin yapı-işlev ilişkisini anlamak açısından önemlidir. Proteinlerin statik yapıları deneysel metodlar ile anlaşılsa bile dinamik yapılarını tespit edebilmek çok maliyetlidir. Bu sebeple dinamik yapıyı tahminleyebilmek amacıyla bazı yöntemler geliştirilmiştir. Kaba ölçekli elastik ağyapı modeli bu yöntemlerden biridir. Bu modelde ağ teorisinden faydalanılır ve proteinlerin yapıtaşı olan amino asitler düğüm olarak, bu aminoasitler arasındaki potansiyel etkileşimler de kenar olarak tanımlanır. Bu çalışmada Ankilozan Spondilit hastalığı için biyobelirteç olarak bulunan IL21R, CTSZ, LAIR1 genlerinin sentezlediği 4NZD, 3KGR ve 1EF7 proteinlerine kaba ölçekli elastik ağyapı yöntemlerinden Gaussian ağyapı modeli uygulanmıştır. Bu model sonucu elde edilen korelasyon matrisinden bir komşuluk matrisi oluşturulmuştur. Komşuluk matrisine derece, aradalık, özvektör ve yüklerin ağırlıklı toplamı özvektör merkezilikleri uygulanmıştır. Bu merkezilik ölçütleri sonucu potansiyel olarak en önemli amino asitler belirlenmiştir. Proteinlerin PDB'den elde edilen ligand etkileşimlerine bakıldığında yüklerin ağırlıklı toplamı özvektör merkeziliğinin en yakın sonuçları tahminlediği ve en başarılı ölçüt olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

One of the most important part of cells are proteins. Proteins have very important tasks and they are in motion to fulfill these tasks. Some amino acids in proteins are more important for the protein's conformational alterations. Determining these amino acids is important for understanding the protein's structure-function relationship. Even if the static structures of proteins are understood by experimental methods, it is very costly to detect their dynamic structures. For this reason, some computational methods have been developed to predict the dynamic structures. Elastic Network Model is one of these methods. In this model, network theory is used and amino acids, which are the building blocks of proteins, are defined as nodes, and potential interactions between these amino acids are defined as edges. In this study, Gaussian network model, one of the elastic network methods, was applied to 4NZD, 3KGR and 1EF7 proteins synthesized by IL21R, CTSZ, LAIR1 genes, which are reported to be potential biomarkers for Ankylosing Spondylitis disease. A neighborhood matrix was created from the correlation matrix obtained as a result of this model. The degree, betweenness, eigenvector and weighted sum of loads eigenvector centralities are applied to the neighborhood matrix. As a result of these centrality measures, potentially the most important amino acids were determined. Considering the ligand interactions of the proteins obtained from PDB, it was seen that the weighted sum of loads eigenvector centrality predicted the closest results and was the most successful criterion.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    139457

    Mixed coarse-graining of large proteins using elastic network model

    Büyük proteinlerin elastik ağ yapı modeli ile karışık kaba-ölçeklenmesi

    AYŞE ÖZGE KÜRKÇÜOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PEMRA DORUKER

  2. Tez No

    179331

    Mixed-resolution elastic network models for biological supramolecules

    Biyolojik süpramoleküller için karışık kaba ölçekte elastik ağ yapı modelleri

    AYŞE ÖZGE KÜRKÇÜOĞLU LEVİTAS

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Bölümü

    PROF. PEMRA DORUKER TURGUT

  3. Tez No

    179346

    Structure and dynamics of catabolite gene activator protein by molecular modeling and simulations

    Moleküler modelleme ve simülasyon ile katabolit gen aktivatör proteinin yapisi ve dinamiği

    AYŞE BURCU AYKAÇ FAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKAN HALİLOĞLU

  4. Tez No

    409293

    Analysis of ligand binding effect on enzyme dynamics using elastic network models

    Enzim dinamiği üzerine ligand etkisinin elastik ağ modelleriyle incelenmesi

    HÜSEYİN DOĞA FINDIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    BiyofizikBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PEMRA DORUKER TURGUT

  5. Tez No

    371749

    Conformational transitions of proteins using multi-scale modeling approaches

    Çok ölçekli modelleme yaklaşımları ile proteinlerin konformasyonel geçişleri

    ARZU UYAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    BiyofizikBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PEMRA DORUKER TURGUT

Geri Dön