Polistiren mikroplastiklerin peptit-bazlı akıllı sensörlerle simülasyon tabanlı tespiti ve yapay zekâ destekli sınıflandırılması
Simulation-based detection and artificial intelligence supported classification of polystyrene microplastics using peptide-based smart sensors
- Tez No: 1019824
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İMRAN GÖKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomühendislik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Mikroplastikler, çevresel ortamlarda yaygın olarak bulunan ve insan sağlığı açısından potansiyel risk oluşturan yeni nesil kirleticiler arasında yer almaktadır. Bu tez çalışmasında, polistiren mikroplastiklerin seçici tespitine yönelik Histidin–Triptofan Glisin–Metiyonin–Triptofan–Serin–Tirozin (HWGMWSY) peptidi temelli akıllı sensör yaklaşımı hesaplamalı olarak değerlendirilmiştir. Çalışmada HWGMWSY peptidinin üç boyutlu modeli oluşturulmuş, peptidin su ortamındaki yapısal kararlılığı ve polistiren yüzeyle etkileşimi moleküler dinamik simülasyonlarıyla incelenmiştir. Polistiren yüzeyi önce küçük yüzey modeli, ardından daha geniş temas alanı sağlayan slab modeli ile temsil edilmiştir. Simülasyon çıktıları RMSD, RMSF, radius of gyration, potansiyel enerji, mesafe, temas sayısı ve Lennard Jones enerji analizleriyle değerlendirilmiştir. Küçük polistiren modelinde anlamlı atomik temas oluşmadığı için geniş slab modeline geçilmiştir. Optimum adsorpsiyon sistemi (1.5 nm başlangıç mesafesi, ori3 yönelimi, 5×5 PS slab) için gerçekleştirilen 2 ns doğrulama simülasyonunda ortalama temas sayısı yaklaşık 313, maksimum temas sayısı yaklaşık 632 ve Lennard–Jones kısa menzilli etkileşim enerjisi yaklaşık −48.84 kJ/mol olarak hesaplanmıştır. Moleküler dinamik verilerinden oluşturulan özellik seti Random Forest ve Support Vector Machine algoritmalarıyla sınıflandırılmış; yaklaşık 0.67 doğruluk elde edilmiştir. Özellik önem analizinde temas sayısı ve yüzey mesafesi en belirleyici parametreler olarak bulunmuştur. Sonuç olarak HWGMWSY peptidinin polistiren mikroplastiklerin tanınmasında biyotanıma elemanı olarak kullanılabilecek potansiyele sahip olduğu ve çalışma çıktılarının gelecekte geliştirilecek peptit bazlı akıllı sensör prototipleri için ön tasarım verisi sağlayabileceği değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Microplastics are emerging pollutants widely distributed in environmental systems and may pose potential risks to human health. In this thesis, a computational peptide-based smart sensing approach was evaluated for the selective detection of polystyrene microplastics using the HWGMWSY peptide. The three-dimensional structure of the HWGMWSY peptide was generated, and its structural stability in water and interaction with the polystyrene surface were investigated using molecular dynamics simulations. The polystyrene surface was represented first by a small surface model and then by a larger slab model providing a wider interaction area. Simulation outputs were analyzed using RMSD, RMSF, radius of gyration, potential energy, distance, contact number, and Lennard–Jones energy calculations. Since no meaningful atomic contact was observed in the small polystyrene model, the analysis was continued with the wider slab model. In the optimum adsorption system (1.5 nm initial distance, ori3 orientation, 5×5 PS slab), the 2ns validation simulation yielded an average contact number of approximately 313, a maximum contact number of approximately 632, and a short-range Lennard–Jones interaction energy of approximately −48.84 kJ/mol. The feature set obtained from molecular dynamics simulations was classified using Random Forest and Support Vector Machine algorithms, yielding an accuracy of approximately 0.67. Feature importance analysis indicated that contact number and surface distance were the most decisive parameters for adsorption classification. Overall, the results suggest that the HWGMWSY peptide has potential as a biorecognition element for polystyrene microplastic detection and that the computational workflow may provide preliminary design data for future peptide-based smart sensor prototypes.
Benzer Tezler
- Dondurularak saklamanın tavuk etinin bazı kalite özellikleri üzerine etkisi
Başlık çevirisi yok
Ö.EVREN ATASOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SUMRU TÖMEK
- Domates tozu ve domates çorbalarında meydana gelen renk değişmeleri
Başlık çevirisi yok
MURAT EFEOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Kuluçkalık yumurtalarda depolama yöntemi ve süresinin kuluçka sonuçlarına etkileri üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MERAL ÖZTEN
- Donma öncesi uygulanan kimi işlemlerin donmuş şeftalilerin kalitesine etkisi
Başlık çevirisi yok
FİLİZ ŞERBETÇİOĞLU
- Effect of membrane fluidity on binding of 125I-Insulin to sheep liver membrane receptors
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN AVNİ ÖKTEM
