Geri Dön

Identifying peptide motifs dsing genetic algorithms

Genetik algoritmalar kullanarak peptidlerde motif bulma

  1. Tez No: 95439
  2. Yazar: DENİZ TANRISEVEN SAĞLIK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEM ERSOY, DR. UĞUR SEZERMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

genetik algoritmalar kullanarak peptidlerde motif bulma Alıcı moleküllere bağlanan peptid motiflerini bulmak, aşı ve ilaç dizaynında çok önemlidir. Bunun en önemli uygulaması ise MHC-peptid problemidir. Bu çalışmada belirli MHC moleküllerine bağlanan peptid motiflerine karar vermek için regresyon analizi kullanıldı. Geleneksel regresyon analizi metodlan ile her zaman optimum sonuç yakalanamadığı için optimum regresyon doğrusunu bulmak için genetik algoritma (GA) teknikleri kullanıldı. GA ile bulunan optimum regresyon doğrusu peptid motifini belirlemekle beraber MHC moleküllerinde, peptidlerin bu moleküllere bağlanması için gerekli olan etkenleri de bulmaktadır. GA'nm yeterliliği değişik uygulama teknikleri ile test edilmiş ve bu problem için optimum parametre seti belirlenmiştir. Sonuçlar, peptid motifinin ikinci pozisyonunun bulunmasında yüzde 95 birebir uyumluluk ve yüzde 100, bir standart sapma ile uyumluluk göstermiştir. Son pozisyonu iki regresyon doğrusuyla açıklayabilmek için veri ikiye bölünmüştür. İlk regresyon doğrusu ile peptid motifinin son pozisyonunun bulunmasında yüzde 80, ikinci regresyon doğrusu ile ise yüzde 75 doğru tahmin yapılabilmiştir.

Özet (Çeviri)

Finding the ligand motifs binding to the receptor molecules is crucial in vaccine and drug design, especially for the MHC-peptide problem. In this work, for determining the peptide motifs binding to specific MHC molecules, we have used regression analysis. In order to find the the optimum regression line, genetic algorithm (GA) techniques are used because in traditional regression analysis methods, you may not be able to reach the optimum solution. The optimum regression line generated by the GA also determines the factors on the MHC molecules mat makes the peptide bind to these MHC molecules. The efficiency of the GA is tested by doing several tests on its different parameters, and the optimum set of parameters are determined for this problem. Results have shown that we are able to predict second position of a peptide motif with 95 per cent exact match or 100 per cent close match within one standard deviation of the predicted equation. We have divided last position's data into two parts in order to explain it with two regression lines. Predictions for the last position of the peptide motif with the first regression line resulted in 80 per cent exact match. Second regression line resulted in 75 per cent exact match.

Benzer Tezler

  1. Identifying the putative G protein coupled receptor/s candidates of cocaine and amphetamine regulated transcript (CART) peptide

    Kokain ve amfetamin ile regüle edilen transkript (CART) peptidini tanıdığı varsayılan G-proteine kenetli reseptör adaylarının tayini

    MERVE KASAP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    BiyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ DEVRİM SON

  2. Yeni sentetik nosiseptin peptid analogları üzerinde reseptör bağlanma ve fonksiyonel biyokimyasal çalışmalar

    Receptor binding and functional biochemical studies with newly synthesized nociceptin peptide analogs

    ÖZGE GÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Eczacılık ve FarmakolojiEge Üniversitesi

    Biyokimya (Ecz) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYFER YALÇIN

  3. A computational study on the structures and proton affinities of B3+ ions; peptide mass fragment product

    Peptit kütle bölünme ürünü olan B3+ iyonlarının yapıları ve proton alma istekleri üzerine hesapsal bir çalışma

    SEÇKİN BOZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Biyofizikİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURAN ELMACI IRMAK

  4. Importance of database normalization for reliable protein identification in mass spectrometry-based proteomics

    Kütle spektrometri tabanlı proteomik çalışmalarındaki güvenilir protein tanımlanmasında veritabanı normalizasyonunun önemi

    MEHMET DİRENÇ MUNGAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Biyolojiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. JENS ALLMER

    PROF. DR. TALAT YALÇIN

  5. Ankilozan spondilit'in moleküler ve immün patogenezinin incelenmesi

    Investigation of molecular and immune pathogenesis of ankylosing spondylitis

    ŞEYMA ÇOLAKOĞLU ÖZKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyolojiMarmara Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CAN ERZİK