Omik veriler üzerinde geometrik derin öğrenim tekniklerinin uygulanması
Application of geometric deep learning on omic data
- Tez No: 895936
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGAY BATBAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoteknoloji, Mühendislik Bilimleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biotechnology, Engineering Sciences, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Artificial intelligence
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde sağlık araştırmalarının artan önemiyle birlikte ilaç araştırma ve geliştirme çalışmaları da büyük bir talep görmektedir. Bu çalışmada, ilaç keşfi ve tasarımının temelini oluşturan protein-ligand etkileşimlerinin hesaplamalı yöntemlerle belirlenmesi hedeflenmiştir. Bu sayede, laboratuvar çalışmalarına harcanan zaman ve maliyetlerin azaltılması amaçlanmıştır. Yapıların gösteriminde son dönemde yaygın olarak kullanılan ligandların SMILES gösterimleri ve proteinlerin parmak izi temsilleri kullanılmıştır ve etkileşimler açısından düzenlenmiştir. Biyomoleküllerin etkileşimlerinin simülasyonu için modern yapay zekâ teknolojilerinden Graf Derin Öğrenme metodu tercih edilmiştir. İki molekül arasındaki yapısal benzerliği ölçmek ve etkileşim tespitinin doğruluğunu artırmak için literatürde sıkça kullanılan Tanimoto benzerlik oranı kullanılmıştır. Bu yöntem ile deneysel olarak doğrulanmış veri kümeleri üzerinde %80.14 doğruluk oranına ulaşılmıştır. Önerilen yöntemler, ilaç keşfi ve biyoteknoloji alanlarında önemli bilgiler sunarak, bu alanlarda yol gösterici nitelikte olmuştur. Bu çalışmanın bulguları, modern hesaplamalı biyoloji ve biyoinformatik tekniklerinin ilaç geliştirme süreçlerindeki potansiyelini gözler önüne sermektedir.
Özet (Çeviri)
Nowadays, with the increasing importance of health studies, drug research and development processes are in great demand. In this study, it is aimed to determine the protein-ligand interactions that form the basis of drug discovery and design by computational methods. In this way, it is aimed to reduce the time and money costs that spent on laboratory studies. Tremendous methods for representations not only model but also interactions for computers, SMILES representations of ligands and fingerprint representations were used in terms of interactions. Graph Deep Learning method, one of the modern artificial intelligence technologies, was preferred for the simulation of the interactions of biomolecules. In order to measure the structural similarity between two molecules and increase the accuracy of interaction detection the Tanimoto similarity ratio, which is frequently used in the literature, was integrated. In this thesis, an accuracy rate of 80.14% was achieved on experimentally validated datasets. The proposed methods have provided important insights and guidance in the fields of drug discovery and biotechnology. The findings of this study demonstrate the potential of modern computational biology and bioinformatics techniques in drug development processes.
Benzer Tezler
- Targeting and activation of antigen specific CD8+ T cells with peptide-major histocompatibility complex I tetramers
Peptit-majör histokompatibilite kompleks I tetramerleri ile antijen spesifik CD8+ T hücrelerin hedeflenmesi ve aktivasyonu
ŞAFAK CEREN USLU ŞIVGIN
Doktora
İngilizce
2025
BiyoteknolojiHacettepe ÜniversitesiTemel Onkoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HANDE CANPINAR
- 3um N-kuyu CMOS teknolojisi ile test kırmığı tasarımı ve tranzistor eşik gerilimi ayarı
Test chip design for 3 um N-well CMOS fabrication technology and threshold voltage adjustment
ZEYNEP D. TOROS
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. DURAN LEBLEBİCİ
- Numerical simulation of a magnetoplasmadynamic arcjet thruster
Eksenel simetrik bir manyetoplazmadinamik itici içindeki akışın sayısal simülasyonu
MELİH ALTINÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. UMUR DAYBELGE
- Çoklu omik verilerinin birleştirilmesinde kullanılan yaklaşımların ve sınıflandırma yöntemlerinin performansının araştırılması
Performance investigation of approachesand classification methods used in integration multi-omics data
FUNDA İPEKTEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İstatistikErciyes ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKMEN ZARARSIZ
- Ankilozan spondilit hastalığının moleküler mekanizmasının çoklu-omik verilerin entegre analizi ile incelenmesi
Investigation of molecular mechanism of ankylosing spondylitis by multi-omics data integration
KEREM UZALA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Genetikİstanbul Medeniyet ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ERKAN KARABEKMEZ