Multifaceted analysis of information exchange in protein dynamics
Proteinlerde bilgi transferinin çok yönlü analizi
- Tez No: 966295
- Danışmanlar: PROF. TÜRKAN HALİLOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 123
Özet
Proteinlerin işleyiş mekanizması,“dizi-yapı-dinamik-işlev”paradigması içindeki birbirine bağlı adımlara dayanır. Bu tez dizi ve yapı bilgisi kullanarak protein dinamiğini ortaya çıkarmaya ve bulunan dinamik bilgiyi kullanarak proteinin önemli fonksiyonel bölgelerini tespit etmeyi hedeflemektedir. Yapısal verilere, gerçek anizotropik, çok değişkenli Gauss, izotropik, izotropik Gauss ve Gauss Ağ Modeli karşılıklı bilgi (GNM-MI) gibi çeşitli karşılıklı bilgi yaklaşımları uygulanmıştır. Yapısal veriler Ubiquitin and Papain benzeri proteaz için 1ms ve 100$\mu$s uzunluğunda moleküler dinamik (MD) simülasyonlarını ve kristal yapılarını içeriyor. Çok değişkenli Gauss yöntemi kısa simülasyonlar kullanarak proteinin uzun menzilli dinamiğini bulabilmektedir. Dalgalanmaların Gauss dağılımı varsayımı, residü seviyesindeki dinamiklerin temsilinde oldukça başarılıdır. GNM-MI yöntemi iki yapının da uzun menzilli dinamiklerini başarıyla ortaya çıkarabilmektedir ve uzun menzilli dinamiği bulabilmek için elde olandan daha uzun MD simülasyonlarının gerektiğini göstermiştir. GNM-MI yöntemine ek olarak, dizisel tabanlı Gauss Ağ Modeli Transfer Entropisi (SeqGNM-TE) yöntemi, yapısal tabanlı yöntemin sonuçlarını büyük ölçüde tekrarlar. Fonksiyonel bölgeler ve işlevsel bölgeler arasındaki bilgi alışverişi sonuçlarda net bir şekilde gözükmektedir. İşlevi bilinmeyen ancak kolektif davranış gösteren rezidüler, işlevsel rezidülere bilgi ilettiği için potansiyel işlevsel bölgeler olarak değerlendirilebilmektedir. Bu sonuçlar SeqGNM-TE'nin bilinmeyen işlevsel bölgelerin tespit edilebilmesi için potansiyelli olduğunu göstermektedir. SeqGNM-TE sonuçları, protein dinamiklerine ait belirli dinamik özelliklerin ve allosterik mekanizmanın evrimsel olarak korunduğunu güçlü biçimde desteklemektedir. SeqGNM-TE yöntem“dizi-yapı-dinamik-işlev”para-digmasına“evrim-allosteri-işlev”perspektifinden katkı yapmaktadır.
Özet (Çeviri)
“Sequence-structure-dynamic-function”is a series of interconnected steps that explains working mechanism of proteins. This thesis aims to reveal dynamics of a protein from sequential and structural data, and use obtained dynamics to detect functional significant sites of the protein. Various formulations of mutual information —including exact anisotropic, multivariate Gaussian, isotropic, isotropic Gaussian, and Gaussian Network Model mutual information (GNM-MI) methods—are applied to structural data to reveal information exchange along a protein. Structural data contains molecular dynamics (MD) simulations of Ubiquitin for 1ms and Papain-like protease for 100μs, and their crystal structures. Multivariate Gaussian method achieves to capture long range dynamics of proteins using very short MD simulations. Gaussian distribution of fluctuations assumption well represents residue-level dynamics. GNM-MI method successfully reveals long-term dynamics of both cases, highlighting longer MD simulation are needed to capture the slowest movements. As an extention to GNM-MI, integration of transfer entropy (TE) formulation, sequence based Gaussian Network Model Transfer Entropy (SeqGNM-TE) method well replicates the results of structure based method. Collective behavior of functional residues and information transfer between distant functional sites are observed. Residues that are collective but don't have known function send information to functional residues, making them potential functional sites. These results make SeqGNM-TE a promising method for detection of functional sites of proteins. Results of SeqGNM-TE strongly support that certain dynamic features of protein dynamics and allosteric mechanism are evolutionarily conserved. SeqGNM-TE make a significant contribution to ``sequence-structure-dynamic-function“ paradigm from perspective of ``evolution-allostery-function”.
Benzer Tezler
- Geography of social networks: The case of creative industries in Tomtom Neighborhood
Sosyal ağların coğrafyası: Tomtom Mahallesi'ndeki yaratıcı endüstriler örneği
ÖZLEM TEPELİ TÜREL
Doktora
İngilizce
2023
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAK DEMİREŞ ÖZKUL
PROF. DR. SİLVİA MUGNANO
- Kültürel diplomasi bağlamında kütüphane diplomasisi ve Türkiye için bir rehber önerisi
Library diplomacy in the context of cultural diplomacy and a guideline proposal for Turkey
SELÇUK AYDİN
Doktora
Türkçe
2025
Bilgi ve Belge YönetimiÇankırı Karatekin ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ODABAŞ
- Exploring opinions of corporate instructional designers on their professional development and training needs
Kurumsal öğretim tasarımcılarının mesleki gelişim ve eğitim ihtiyaçları konusundaki görüşlerinin araştırılması
NAZLI GÖKALP
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı
DR. ELİF ÖZTÜRK
- Entegre bilgi sistemi modeli geliştirilmesi: DataOCEAN©
Development a model for integrated information systems: DataOCEAN©
EGNAR ÖZDİKİLİLER
Doktora
Türkçe
2017
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÖKSEL
- Borsa istanbul (BIST) hisse fiyat değişim yönünün ilişkisel borsa ağı kullanılarak tahmin edilmesi
Forecasting stock price change direction using relational stock market network on borsa Istanbul (BIST)
BİRCAN ERGÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE