Consensus algorithm for calculation and labeling of protein binding affinity using multiple models
Çoklu modeller kullanarak protein bağlanma afinitesinin hesaplanması ve etiketlenmesi için konsensüs algoritması
- Tez No: 894476
- Danışmanlar: PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- 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: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
The major histocompatibility complex (MHC) molecules, which bind peptides for presentation on the cell surface, play an important role in cell-mediated immunity. In light of developing databases and technologies over the years, significant progress has been made in research on peptide binding affinity calculation. Several in techniques have been developed to predict peptide binding to MHC class I. Most of the research on MHC Class I due to its nature brings better performance and more. Considering the use of different methods and different technologies, and the approach of similar methods on different proteins, a classification was created according to the binding affinity of protein peptides. For this classification, MHC Class I was studied using the MHCflurry, NetMHCPan, NetMHC, NetMHCCons and ssm-pmbec. In these simulations conducted within the scope of this thesis, no overall superiority was observed between the models. It has been determined that they are superior to each other in various points. Getting the best results may vary depending on the multiple uses of models. The important thing is to recognize the data and act with the appropriate model. But even that doesn't make a huge difference. Since the consensus approach is directly related to the models, the better the models, the better.
Özet (Çeviri)
Peptidleri hücre yüzeyinde sunum için bağlayan majör histokompatibilite kompleksi (MHC) molekülleri, hücre aracılı bağışıklıkta önemli bir rol oynar. Yıllar içinde gelişen veritabanları ve teknolojiler ışığında, peptit bağlanma afinitesi hesaplama araştırmalarında önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Peptidin MHC sınıf I'e bağlanmasını tahmin etmek için çeşitli teknikler geliştirilmiştir. Doğası gereği MHC Sınıf I üzerine yapılan araştırmaların çoğu daha iyi performans ve daha fazlasını sağlar. Farklı yöntemler ve farklı teknolojilerin kullanılması ve benzer yöntemlerin farklı proteinler üzerindeki yaklaşımı dikkate alınarak, protein peptitlerinin bağlanma afinitesine göre bir sınıflandırma oluşturulmuştur. Bu sınıflandırma için MHC Sınıf I, MHCflurry, NetMHCPan, NetMHC, NetMHCCons ve ssm-pmbec kullanılarak incelenmiştir. Bu tez kapsamında gerçekleştirilen bu simülasyonlarda modeller arasında genel bir üstünlük gözlenmemiştir. Çeşitli noktalarda birbirlerinden üstün oldukları tespit edilmiştir. En iyi sonuçların alınması, modellerin çoklu kullanımlarına bağlı olarak değişebilir. Önemli olan veriyi tanımak ve uygun model ile hareket etmektir. Ama bu bile büyük bir fark yaratmıyor. Konsensus yaklaşımı modellerle doğrudan ilgili olduğundan, modeller ne kadar iyiyse o kadar iyidir.
Benzer Tezler
- İyatrojenik olmayan, NON-travmatik koroner arter diseksiyonlarının klinik özellikleri ile tedavi seçeneklerinin karşılaştırılması ve olguların orta-uzun dönem takibi
Başlık çevirisi yok
LEVENT CEYLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiSağlık Bilimleri ÜniversitesiKalp ve Damar Cerrahisi Ana Bilim Dalı
UZMAN MEHMET YILMAZ
- Distributed anomaly-based intrusion detection system for IoT environment using Blockchain technology
Dağıtılmış anomali tabanlı saldırı tespit sistemi Blockchain teknolojisi kullanılan IoT ortamı için
NOUHA HEJAZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgi ve Belge Yönetimiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- Parallel analysis of blockchain transaction graphs
Blokzincir işlem çizgelerinin paralel analizi
BARAN KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAN ÖZTURAN
- Random forest yöntemi kullanarak polimer elektrolit membran (PEM) yakıt hücrelerinin ömrünün belirlenmesi
Determining life span in polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell using random forest method
HAVVA NUR SAĞDIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANZADE AÇMA
PROF. DR. SERDAR YAMAN
DOÇ. DR. HALİT EREN FİGEN
- Stok sınıflamasında bulanık AHP ve bulanık C-ortalamalar yöntemlerinin uygulanması
Application of fuzzy AHP and C-means methods in stock classification
MÜMİN İRİCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Arel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YİĞİT