SpotBindingRegion: Identification of protein binding sites for mutation analysis
SpotBindingRegion: Bağlanma bölgeleri tespiti ve mutasyon analizi
- Tez No: 925649
- Danışmanlar: PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY, PROF. DR. ZEHRA ÖZLEM KESKİN ÖZKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 124
Özet
Protein-protein etkileşimleri (PPI'lar), çeşitli biyolojik işlevler için hayati öneme sahiptir ve özellikle mutasyonlar bu etkileşimleri bozduğunda hastalık mekanizmalarıyla yakından ilişkilidir. Bu tez, protein bağlanma bölgelerini tahmin etmek ve bu bölgelerdeki mutasyonları tespit etmek için geliştirilmiş SpotBindingRegion adlı hesaplamalı bir aracı tanıtmaktadır. USalign ve MultiProt gibi yapısal karşılaştırma tekniklerinden faydalanarak, SpotBindingRegion, tekil proteinlerin yüzey bölgelerini bilinen etkileşim şablonlarıyla hizalayarak bağlanma bölgesi tahmin doğruluğunu artırmaktadır. SpotBindingRegion, iki temel veri seti üzerinde değerlendirildi: 23 proteinden oluşan Rhapsody veri seti ve 417 proteini içeren PeSTo veri seti. Rhapsody veri setinde SpotBindingRegion ve ScanNet, tüm bağlanma bölgelerini başarıyla tanımlayarak 11 proteini kaçıran PeSTo'yu geride bırakmıştır. PeSTo veri setinde ise SpotBindingRegion, özellikle en düşük doğruluğa sahip 100 protein ve rastgele seçilen 100 protein üzerinde değerlendirildiğinde yüksek doğruluk ve geri çağırma oranları ile güçlü bir performans sergilemiştir. SpotBindingRegion'un USalign modülü, en zorlu proteinlerde doğruluk ve geri çağırma açısından üstünlük sağlamış, önemli metriklerde ScanNet ve PeSTo'yu geride bırakmıştır. Ayrıca, PeSTo veri setindeki 53 proteinden %43 ila %51'i üzerinde AUC-ROC puanlarına göre SpotBindingRegion'un USalign modülü, MaSIF-site, SPPIDER ve PSIVER'den daha iyi performans göstermiştir; bu da karmaşık bağlanma bölgesi tahminlerindeki güvenilirliğini teyit etmektedir. Gerçek pozitif tespitine öncelik vererek SpotBindingRegion, bağlanma bölgesi tahmini ve mutasyon analizleri için güvenilir bir çözüm sunmaktadır. Yapısal hizalama yaklaşımı, geleneksel yöntemlerin zorlandığı proteinlerde özellikle değerli olup, temel araştırmalar ve tedavi odaklı uygulamalar için güçlü bir araç haline gelmektedir.
Özet (Çeviri)
Protein-protein interactions (PPIs) are essential for various biological functions and are closely linked to disease mechanisms, especially when mutations disrupt these interactions. This thesis introduces SpotBindingRegion, a computational tool developed to predict protein binding sites and detect mutations on these sites. By leveraging structural comparison techniques such as USalign and MultiProt, SpotBindingRegion aligns surface patches of single proteins with known interaction templates to enhance binding site prediction accuracy. SpotBindingRegion was evaluated on two key datasets: the Rhapsody dataset, containing 23 Proteins, and the PeSTo dataset, consisting of 417 Proteins. For the Rhapsody dataset, SpotBindingRegion and ScanNet successfully identified all binding sites, outperforming PeSTo, which missed 11 Proteins. In the PeSTo dataset, SpotBindingRegion demonstrated strong performance, particularly when evaluated on the 100 Proteins with the lowest accuracy and 100 randomly selected Proteins, achieving high accuracy and recall. SpotBindingRegion's USalign module excelled in accuracy and recall for the most challenging Proteins, surpassing ScanNet and PeSTo in key metrics. Additionally, SpotBindingRegion's USalign module outperformed MaSIF-site, SPPIDER, and PSIVER in 43% to 51% of the 53 Proteins from the PeSTo dataset based on AUC-ROC scores, further confirming its reliability in complex binding site predictions. By prioritizing true positive detection, SpotBindingRegion provides a reliable solution for binding site prediction and mutation analysis. Its structural alignment approach proves especially valuable in Proteins where conventional methods struggle, making it a powerful tool for both basic research and therapeutic applications.