Antimikrobiyal peptitlerin antikanser özelliklerinin In Siliko yöntemler ile araştırılması
In Silico investigation of anticancer properties of antimicrobial peptides
- Tez No: 845373
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DEVRİM DEMİR DORA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoteknoloji, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tıbbi Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 149
Özet
Amaç: Bu çalışma, antimikrobiyal peptitlerin (AMP) kanser tedavisindeki potansiyellerinin öngörülebilmesi amacıyla çeşitli in-silico yöntem ve araçları kullanarak bir süreç geliştirmeyi hedeflemektedir. Geliştirilen bu süreç sonucunda 10.000 AMP'nin antikanser etkinliklerinin ve fizikokimyasal özelliklerinin tahmini gerçekleştirilecektir. Ayrıca, sonuçların AMP'lerin olası ikili etkilerine ışık tutması beklenmektedir. Yöntem: Ana (eğitim) veri seti kullanılarak araştırmacı tarafından özellik seçimi yapılmış olup bir makine öğrenimi modeli eğitilmiştir. Bu model antikanser etkinliğinin tespit edilmesi için çalışmanın temelini oluşturmaktadır. Model performansı temel başarı metrikleri ile ölçülmüştür. Sonuçların normal dağılım gösterme durumları Shapiro-Wilk testi ve farklı veri setlerindeki performansları da MANOVA testi ile değerlendirilmiştir. Bunun yanı sıra, peptit sekanslarının kümeleme işlemleri, fizikokimyasal özelliklerin tahmini ve üç boyutlu homoloji modellemesi için kullanılan bağımsız araçlar da bu sürecin bir parçası olarak entegre edilmiştir. Bulgular: En başarılı model, rastgele orman algoritması ile amino asit ve dipeptit kompozisyonu özellik kombinasyonuyla elde edilmiştir. Geliştirilen makine öğrenimi modeli bağımsız (validasyon) veri setinde %79,5 doğruluk göstermiştir. Eğitilen modelin ana ve bağımsız veri setlerindeki performansları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık bulunmamaktadır. Ayrıca, deneysel veri setinde test edilen 10.000 peptitten antikanser etkinliği tespit edilen ve optimal fizikokimyasal özellik gösteren 1648 peptit keşfedilmiştir. Sonuç: Elde edilen bulgular, AMP'lerin antikanser özelliklerinin daha iyi anlaşılması ve bu peptitlerin kanser tedavisindeki potansiyel uygulamalarının geliştirilmesi için değerli bilgiler sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Objective: This study aims to develop a process using various in-silico methods and tools to predict the potential of antimicrobial peptides (AMPs) in cancer treatment. Through the developed process, the anticancer activity, and physicochemical properties of 10,000 AMPs will be predicted. Additionally, it is anticipated that the results will shed light on the possible dual effects of AMPs. Method: The researcher performed feature selection using the main (training) dataset and trained a machine learning model. This model forms the basis of the study for predicting anticancer activity. The success of the model was measured using fundamental performance metrics. The normal distribution of the results was assessed through the Shapiro-Wilk test, and their performances on different datasets were evaluated using the MANOVA test. Additionally, independent tools, such as clustering of peptide sequences, prediction of physicochemical properties, and three-dimensional homology modelling, were integrated as part of this process. Results: The most successful model was achieved using the random forest algorithm with a combination of amino acid and dipeptide composition features. The developed machine learning model demonstrated an accuracy of 79.5% on the independent (validation) dataset. There was no statistically significant difference in the model's performances between the main and independent datasets. Additionally, out of the 10,000 peptides tested in the experimental dataset, 1648 peptides were discovered to exhibit anticancer activity with optimal physicochemical properties. Conclusion: The findings provide valuable information for a better understanding of the AMPs' anticancer properties and the potential applications of these peptides in cancer treatment.
Benzer Tezler
- Bioactive peptide encapsulation by electrospinning technique: Characterization of electrospun fibers and mathematical modelling of release kinetics
Biyoaktif peptitlerin elektroeğirme tekniği ile enkapsülasyonu: Elektroeğrilmiş liflerin karakterizasyonu ve salım kinetiğinin matematiksel modellenmesi
ZAHİDE KIRBAŞ
Doktora
İngilizce
2023
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ ALTAY
- Fk-16-frenatin 2.1s hibrit peptidin hepatoselüler karsinomada antikanser etkilerinin araştırılması
Investigation of the anticancer effects of fk-16-frenatin 2.1s hybrid peptide in hepatocellular carcinoma
TUBA ÇAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Biyolojiİstanbul ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP SANCAR
- Androctonus crassicauda (Oliver, 1807) akrep türünün dış morfolojik özelliklerinin taramalı elektron mikroskopla belirlenmesi ve zehirinin biyokimyasal analizi
Determination of morphological properties of Androctonus crassicauda (Oliver, 1807) scorpion species with scanning electron microscope and biochemical analysis of venom
MEHMET ALİ DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
BiyokimyaKastamonu ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER SANCAK
- Yeni bir antimikrobiyal peptidin A549 hücre soyunda olası etkilerinin araştırılması
Investigation of possible effects of a new antimicrobial peptide on A549 cell line
AYAN HUSEYNZADA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Biyolojiİstanbul ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEHNAZ BOLKENT
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP SANCAR
- Androctonus crassicauda akrep zehrinin antikanser özelliğinin incelenmesi
Investigation of anticancer properties of androctonus crassicauda scorpion venom
MURAT TİKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyokimyaHarran ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL KOYUNCU