Doğal bileşik kütüphanesinin antiviral özellik açısından taranması ve yapı-aktivite ilişkilerinin ortaya konması
Screening of natural compound library with respect to antiviral activity and developing structure-activity relationships
- Tez No: 971799
- Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ BAYRAKTAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: COVID 19, Doğal bileşikler, Enzim inhibitörleri, Enzim kinetiği, Makine öğrenmesi, COVID 19, Natural compaunds, Enzyme inhibitors, Enzyme kinetics, Machine learning
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
2019 yılında ortaya çıkan ve küresel ölçekte büyük sağlık krizlerine yol açan COVID-19 pandemisinin ardından beş yıl geçmiş olmasına rağmen, SARS-CoV-2 virüsü için etkili, güvenli ve geniş spektrumlu antiviral ajanlara olan ihtiyaç sürmektedir. Özellikle virüslerin hızlı mutasyon kapasitesi, mevcut ilaçlara karşı direnç gelişimi ve sınırlı sayıda onaylı tedavi seçeneği, yeni antiviral ajanların keşfini daha da zorunlu hale getirmektedir. Bu doğrultuda, yapısal çeşitlilikleri, biyoyararlanım potansiyelleri ve genellikle düşük toksisite profilleri nedeniyle doğal bileşikler, son yıllarda antiviral ilaç keşfi alanında öncelikli araştırma konusu haline gelmiştir. Bitkisel kökenli fenolikler, alkaloitler, flavonoidler ve yağ asitleri gibi doğal moleküller, özellikle SARS-CoV-2'nin replikasyonunda kritik rol oynayan viral proteazlardan biri olan 3CLpro üzerinde etkili olabilecek farmakofor özellikler taşımaktadır. Bu çalışmada, 384 doğal bileşik, SARS-CoV-2'nin 3CLpro enzimi hedeflenerek FRET tabanlı bir tarama yöntemi ile değerlendirilmiştir. Aktivite gösteren bileşikler için IC₅₀ değerleri belirlenmiş ve inhibisyon mekanizmaları in vitro enzim kinetiği ile incelenmiştir. Literatürde daha önce test edilmemiş bileşiklerin yer alması, çalışmanın yenilikçi yönünü vurgulamaktadır. Ayrıca, elde edilen biyolojik veriler kullanılarak geliştirilen makine öğrenmesi modelleriyle 3CLpro inhibitör aktivitesi moleküler özelliklere dayalı olarak öngörülmüştür. Bu bütüncül yaklaşım, doğal bileşiklerin antiviral potansiyelini hem deneysel hem de hesaplamalı düzeyde değerlendirmeye olanak sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Despite the passage of five years since the advent of the SARS-CoV-2 pandemic in 2019, the pressing need for effective, safe, and broad-spectrum antiviral agents against SARS-CoV-2 and analogous emerging zoonotic viruses endures. The elevated mutation rates of viruses, the escalating prevalence of drug resistance, and the constrained availability of approved antiviral therapies persist in constituting substantial challenges to the realm of antiviral drug development. In this context, natural compounds have garnered increasing attention as promising therapeutic candidates due to their structural diversity, favourable bioavailability potential, and typically low toxicity profiles. It is evident that plant-derived phenolics, alkaloids, flavonoids, and fatty acids possess the capacity to demonstrate pharmacophoric characteristics that can effectively impede the activity of viral enzymes, including the 3-chymotrypsin-like protease (3CLpro). This protease has been identified as a pivotal component in the replication cycle of SARS-CoV-2. In the present study, 384 natural compounds were evaluated against the SARS-CoV-2 3CLpro enzyme using a FRET-based screening assay. The IC₅₀ values of the active compounds were determined, and their inhibition mechanisms were investigated through in vitro enzyme kinetics. The incorporation of compounds that have not been previously evaluated in the extant literature underscores the innovative nature of this research. Furthermore, machine learning models were developed based on the obtained biological data to predict 3CLpro inhibitory activity from molecular features. This integrative approach facilitates the evaluation of the antiviral potential of natural compounds at both experimental and computational levels.
Benzer Tezler
- Artificial neural network tool development for flue gas sequestration in depleted shale oil reservoirs
Tükenmiş şeyl petrol rezervuarlarında baca gazı depolanması için yapay sinir ağı aracı geliştirilmesi
YASİN BURAK BİLİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN BURAK KULGA
- Topkapı Sarayı Müzesi Kütüphanesi 2069-1//2 risaleler çalışması
Topkapı Palace Museum Library numbered 2069-1//2 tractate (risale) studies
EMEL DEMİRGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Tarihİstanbul Teknik ÜniversitesiMüzikoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. Ş. ŞEHVAR BEŞİROĞLU
- In silico screening of tangible-potential inhibitor of methionine aminopeptidase 2 for the treatment of cancer
Başlık çevirisi yok
JACKSON WEAKO
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
BiyolojiKadir Has ÜniversitesiHesaplamalı Biyoloji ve Biyoinformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL YELEKÇİ
- Türkiye'deki bazı Polygala L. (Polygalaceae) taksonlarının fitokimyası ve kemotaksonomisi
Phytochemistry and chemotaxonomy of some Turkish Polygala L. (Polygalaceae) taxa
AYŞE ÜNLÜ
Doktora
Türkçe
2022
BiyolojiHacettepe ÜniversitesiBotanik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ASLAN DÖNMEZ
PROF. DR. İHSAN ÇALIŞ
- Kore Savaşı ve Kıbrıs Barış Harekâtı döneminde Diyarbakır kamuoyu, şehit ve gazileri
Diyarbakır public opinion of martyrs and veterans during the Korean War and Cybrus Peace Operation
ERKAN NAZLI