Investigating the potential of incorporating protein language models (pLMs) into ML/DL approaches for enhanced prediction of allosteric sites in proteins
Proteinlerdeki allosterik bölgelerin gelişmiş tahmini için protein dil modellerini (pLM'ler) ML/DL yaklaşımlarına dahil etme potansiyelinin araştırılması
- Tez No: 836743
- Danışmanlar: PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY, PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Allostery, the process by which binding at one site perturbs a distant site, is being rendered as a key focus in the field of drug development with its substantial impact on protein function. Allosteric drugs activate or inhibit proteins and offer advantages over non-allosteric drugs. However, the identification of allosteric sites is a challenging task due to unavailability of huge dataset, their distance, and lack of conservation across protein structures. A variety of computational techniques have been developed in the past to predict allosteric sites, such as Normal Mode Analysis (NMA), Molecular Dynamics (MD), and Machine Learning (ML), utilizing both static pocket characteristics and the dynamics of proteins; the performance of these methods needs further improvement. This research investigates the potential of incorporating Protein Language Models (pLMs) into ML and/or DL approaches to improve prediction of allosteric residues, based on the fact that the pLMs (e.g., ProtBERT from the family of ProtTrans pLMs: based on BERT architecture) effectively capture the spatial relationship among residues, eventually contributing to identification of allosteric sites/pockets. ProtBERT-BFD (ProtTrans) was fine-tuned on the Allosteric Dataset (ASD) of protein sequences, which predicts the allosteric residues with an F1 score of 61.54% on the test dataset. Several ML and DL approaches were utilized including XGBoost, SVM, AutoML, and GNNs. With the inclusion of fine-tuned pLM features, all of the aforementioned approaches improve the prediction performance of allosteric sites over previous studies by a considerable margin. XGBoost, being the highest performing model in this study, improves the results by combining the features extracted from finetuned ProtBERT with pocket features extracted by FPocket, resulting in an F1 score of 75.76% for allosteric pockets/sites. Case studies have been performed on proteins with known allosteric sites in addition to the case study to predict novel allosteric sites on new proteins.
Özet (Çeviri)
Allosteri, proteinin bir bölgesindeki değişikliğin, mesela başka bir moleküle bağlanmanın, proteinin uzak bir bölgesini etkilediği süreç olarak tanımlanabilir. Allosteri protein fonksiyonu üzerindeki önemli etkisi sebebiyle ilaç geliştirme alanında önemli bir odak noktasıdır. Allosterik ilaçlar proteinleri aktive veya inhibe edebilir, allosterik olmayan ilaçlara göre avantajlar sunar. Bununla birlikte, allosterik bölgelerin tanımlanması zorlu bir iştir. Geçmişte allosterik bölgeleri tahmin etmek için Normal Mod Analizi (NMA), Moleküler Dinamik (MD) ve Makine Öğrenimi (MÖ) gibi hem statik cep özelliklerini hem de proteinlerin dinamiklerini kullanan çeşitli hesaplama teknikleri geliştirilmi olmakla birlikte bu yöntemlerin performansının daha da geliştirilmesi gerekmektedir. Bu araştırmada, pDM'lerin (örneğin, ProtTrans pDM ailesinden BERT mimarisine dayalı ProtBERT'in) allosterik kalıntıların tahminini iyilrştirmek için Protein Dil Modellerini (pDM'ler), MÖ ve/veya DÖ yaklaşımlarıyla birlikte kullanılma potansiyelini araştırılıyor. Tezde, amino asitler arasındaki mekansal ilişkiyi etkili bir şekilde öğrenerek, sonuçta allosterik alanların/ceplerin tanımlanmasını hedeflenmektedir. ProtBERT-BFD (ProtTrans), test veri kümesinde %61,54'lük bir F1 puanıyla allosterik kalıntıları tahmin eden protein dizilerinin Allosterik Veri Kümesine (AVK) göre ince ayar yapılmıştır. XGBoost, SVM, AutoML ve GNN'ler dahil olmak üzere çeşitli MÖ ve DÖ yaklaşımlarından yararlanılmıştır, İnce ayarlı pDM özelliklerinin dahil edilmesiyle, yukarıda belirtilen yaklaşımların tümü, allosterik bölgelerin tahmin performansını önceki çalışmalara göre önemli bir farkla artırdığı bulunmuştur. Bu çalışmada en yüksek performansa sahip model olan XGBoost, ince ayarlı ProtBERT'ten çıkarılan özellikleri FPocket tarafından çıkarılan cep özellikleriyle birleştirerek sonuçları iyileştiriyor ve allosterik cepler/bölgeler için %75,76'lık bir F1 puanı erişmektedir. Bilinen allosterik bölgelere sahip proteinler üzerinde örnek çalışmaların yanı sıra, farklı proteinler üzerindeki yeni allosterik bölgeleri tahmin etmek için de çalışmalar yapılmıştır.
Benzer Tezler
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Samsun ve çevresinde tarla sarmaşığı (conuolvulus arvensis L.)'na karşı biyolojik savaşa esas olacak fauna tespiti
Investigations on the insect fauna of the field binweed (Conuolvulus arvensis L.) related to its biological control in Samsun Province
YASEMİN UFUK GERMAN
- Gebelik ve doğum olgularında prolaktin düzeylerinin değerlendirilmesi
The Evaluation of prolactin values during pregnancy labour and in deliveries
TÜLİN AKAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Bromtimol mavisi, bromkresol moru ve klorfenol kırmızısı indikatörleri katılmış özel besiyerlerinin sütlerde antibiyotik belirtilmesine uygunluğu üzerine araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ESENGÜL TUNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSüt Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN YAYGIN