Geri Dön

Machine learning-assisted and fluorescence protein-based biosensor design for amyloid-beta detection

Amiloid-beta tespiti için makine öğrenimi destekli ve floresan protein tabanlı biyosensör tasarımı

PDF İndir

  1. Tez No: 943809
  2. Yazar: ŞEFİKA BAYDUR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ARZU UYAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoteknoloji, Biyomühendislik, Biyokimya, Biotechnology, Bioengineering, Biochemistry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yeşil Floresan Proteinler (GFP) ve kimerik türevleri, floresans temelli biyolojik çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tezde, floresan ve floresan olmayan GFP varyantları arasındaki yapısal ve dinamik farklılıkları araştırmak için moleküler dinamik (MD) simülasyonları kullanılmıştır. MD simülasyonları sırasında, floresan GFP varyantları tarafından oluşturulan konformasyonlar“floresan”sınıfına, floresan olmayan varyantların konformasyonları ise“floresan olmayan”sınıfına atanmıştır. Elde edilen konformasyonların alfa karbon (Cα) koordinatları, makine öğrenimi (ML) uygulamaları için üç boyutlu bir veri seti oluşturmuştur. Bu iki durumu dinamik özelliklerine göre sınıflandırmak amacıyla Doğrusal Diskriminant Analizi (LDA) uygulanmıştır. Bu bulgulara dayanarak, literatürdeki patentli bir vektör yapısı temel alınarak, amiloid-β 1–42 ve GFP'yi 14 amino asitlik bir bağlayıcı aracılığıyla birleştiren hesaplamalı bir kimerik GFP modeli oluşturulmuştur. Kimerik protein AlphaFold kullanılarak modellenmiş ve yapısal stabilitesini değerlendirmek için MD simülasyonlarına tabi tutulmuştur. Floresan sinyal üretme potansiyelini değerlendirmek amacıyla, tetramerik ve monomerik Aβ₁₋₄₂ proteinleri kimerik GFP yapısına moleküler kenetleme ile yerleştirilmiş ve yeni kompleksler oluşturulmuştur. Her bir kompleks MD simülasyonlarına tabi tutulmuş ve konformasyonları daha sonra LDA modeli kullanılarak analiz edilmiştir. Bu bütüncül hesaplamalı yaklaşım, GFP tabanlı biyosensörlerin yapısal dinamikleri ve bunların amiloid tespiti potansiyeli hakkında içgörüler sunmaktadır

Özet (Çeviri)

Green Fluorescent Proteins (GFP) and their chimeric derivatives are widely used in fluorescence-based biological studies. In this thesis, molecular dynamics (MD) simulations were employed to investigate the structural and dynamic differences between fluorescent and non-fluorescent GFP variants. During the MD simulations, the conformations generated by fluorescent GFP variants were assigned to the“fluorescent”class, while the conformations of non-fluorescent variants were assigned to the“non-fluorescent”class. The alpha carbon (Cα) coordinates of the obtained conformations constituted a three-dimensional dataset for machine learning (ML) applications. To classify these two states based on their dynamic properties, Linear Discriminant Analysis (LDA) was applied. Based on these findings, a computational chimeric GFP model, which links amyloid-β 1–42 and GFP via a 14-amino-acid linker, was constructed by taking a patented vector structure from the literature as a basis. The chimeric protein was modeled using AlphaFold and subjected to MD simulations to assess its structural stability. To evaluate its potential for fluorescent signal generation, tetrameric and monomeric Aβ₁₋₄₂ proteins were docked onto the chimeric GFP structure, generating new complexes. Each complex was subjected to MD simulations, and their conformations were subsequently analyzed using the LDA model. This integrative computational approach provides insights into the structural dynamics of GFP-based biosensors and their potential for Amyloid-β detection.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    277

    Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması

    Başlık çevirisi yok

    MÜRŞİDE KESEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İşletmeEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN

  2. Tez No

    234

    Adana ili Ceyhan ilçesi Tatlıkuyu köyünün mekanizasyon varlığı ve işletme maliyetlerinin saptanması üzerinde bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET KABASAKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Tarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KURTULUŞ TUNCER

  3. Tez No

    39

    Studies on the cuttability of rocks at O.A.L. Çayırhan district by laboratory cutting tests

    Başlık çevirisi yok

    KÜRŞAD CEYLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NACİ BÖLÜKBAŞI

  4. Tez No

    40

    An Experimental and analytical investigation of cam follower jump phenomenon

    Başlık çevirisi yok

    ŞÖLEN ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÇALIŞKAN

  5. Tez No

    353

    Kam yapma aparatı

    Cam milling attachment

    ORHAN UZUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN

  6. Tez No

    297

    Yerli yapım çekiçli yem değirmenleri üzerinde bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    HASAN YUMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NUMAN SUNGUR

Geri Dön