Consensual classification of drug/nondrug compounds for drug design
İlaç/ilaç olmayan bileşenlerin ilaç yapımı için ortak kararla sınıflanması
- Tez No: 178319
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, Artificial neural networks
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İlaç yapımının çok uzun, pahalı ve emek gerektiren bir süreç olmasından dolayı farmasötik çalışmalarda kullanılan deneme-yanılma yöntemlerinin yerini ?akıllı ilaç geliştirme? yöntemleri almıştır. Laboratuar ortamında çok iyi sonuçlar veren bir çok aday molekül, doğal ortamda tam tersi sonuçlar verebilmektedir. Bu nedenle kimsayal bir bileşiğin ilaç olup olamayacağının tahmin edilebilmesi, potansiyel ilaç aday moleküllerinin seçimi ve geliştirilmesi açısından önemli bir adımdır. Bu amaçla yeni bir ortak karar (konsensüs) yaklaşımı önerilmiştir. Bu model bağımsız hatalara sahip sonuçlar için rasgele matris dönüşümü ve filtreleme ile tek tek elde edilmiş sonuçları birleştirme aşamalarından oluşmuştur. Üç farklı birleştirme metodu, Pseudoinvers, eşit ağırlık ve genetik algoritma, ile tek tek sınıflama sonuçları için dört farklı sinir ağları metodu, genel regresyon sinir ağları, uyarlanmış genel regresyon sinir ağları, kendini organize eden haritalar ve kendini organize eden küresel sıralama kullanılmıştır.Molecular Operating Environment ile hesaplanan açıklayıcı değişkenlerden oluşan Murcia-Soler ve Cherkasov veri setleri bilinen ilaçlar ve ilaç olmayan bileşenleri içerir. Bu veri setleri çeşitli ön işleme aşamalarından geçirilerek dört farklı metod ile uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar konsensüs için üç farklı birleştirme metodu ile birleştirilmiştir. Birleştirme için ilk defa kullanılan genetik algoritma diger iki metoda göre en yüksek sınıflama başarısını göstemiştir. Ayrıca ilaç verisine ilk defa uygulanan kendini organize eden küresel sıralama metodu da oldukça yüksek sınıflama başarısı sağlamıştır. Kullanılan konsensüs yaklaşımı da kimyasal veriler ile ilk defa kullanılmıştır.Bu çalışmadaki uygulamalardan elde edilen sonuçlar doğrultusunda, ilaç yapım sürecinin başında kullanılacak ya da incelenecek aday bileşenlerin sayısında ciddi bir düşüş ve ilaç olma olasılığı yüksek adayların seçiminde hız elde edileceği, dolayısı ile zaman ve maliyet açısından bir iyileşme olacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Because of the costly, lengthy and laborious drug development process, the aim of the pharmaceutical industry has shifted from traditional trial-and-error process of drug discovery to a structure-based drug design. Although many potential drug candidates may look promising in in vitro studies, they can fail during in vivo stages. Therefore, it is very important to know if the compound is druglike or nondruglike for selection and development of new potential drug candidates. In this thesis, a special consensual approach is proposed for this purpose. The constructed consensual model has a preprocessing unit which consists of transformation of input patterns by random matrices and median filtering to generate independent errors for a single type of classifier, and a postptocessing unit for consensus. Three different combining methods, genetic algorithm, pseudoinverse and equal weight, for postprocessing and four different neural network methods, general regression neural network, adaptive general regression neural network, supervised self organizing map and self organizing global ranking for individual classification were used.Murcia-Soler and Cherkasov data sets which consist of drug and nondrug compounds were used with descriptors calculated with the Molecular Operating Environment tool.This thesis presented that the best results to discriminate between the drug-like and the nondrug-like compounds were obtained with the proposed consensus approach with the genetic algorithm which is used for the first time for combining. On the other hand, the self organizing global ranking algorithm which has been applied for the first time on chemical data set also produced high classification results. The consensus approach presented is also used for the first time with chemical data.In this thesis, on the basis of results obtained from the experiments, new approach is provided for choosing potential drug candidates by using molecular data automatically. Hence, it can be stated that this narrowing considerably reduces the time and effort for the discovery of novel pharmaceuticals.
Benzer Tezler
- Border feature detection and adaptation: a new algorithm for classification of remote sensing images
Sınır öz niteliklerinin belirlenmesi ve adaptasyonu: Uzaktan algılama görüntülerinin sınıflandırılması için yeni bir algoritma
N. GÖKHAN KASAPOĞLU
Doktora
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. BİNGÜL YAZGAN
PROF.DR. OKAN K. ERSOY
- Konuşmayı ayırdetme skorları birbirinden farklılık gösteren 2 presbiakuzi grubunda subjektif ve objektif odyolojik parametrelerin değerlendirilmesi
Evaluation of subjective and objective audiological parameters in two different presbyacusis groups with two different speech discrimination scores
ALEV GÜNAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2004
Kulak Burun ve BoğazDokuz Eylül ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT ŞERBETÇİOĞLU
- Tarihsel gelişim süreçleri, anatomik yapıları, stilistik özellikleri, kullanım amaçları ve taşıdıkları imajlar göz önünde bulundurularak yazı karakterlerinin sınıflandırılması
The Classification of typefaces according to their historical evoluation, anatomic structures, stylistic properties, uses and images
SEVİM SELAMET
Sanatta Yeterlik
Türkçe
1998
Güzel SanatlarAnadolu ÜniversitesiGrafik Ana Sanat Dalı
PROF. MEHMET T. EREM
- Timomaların yeni evreleme sisteme göre evrelenmesi ve cerrahi tedavi sonuçları
Re-staging of tymoma patients according to new staging system and results of surgical operations
HAKAN GÖL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2007
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiAnkara ÜniversitesiGöğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEVKET KAVUKÇU
- Diz önü ağrısı şikayeti olan hastaların magnetik resonans (MR) tetkiki ile patellar tendonun yapışma alanı ve total tendon volüm ölçümünün yararlılığı
Usefulness of the patellar tendon cross section area and volume measurement with MRI in the anterior knee patients
ÖZÜM TUNÇYÜREK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2007
Radyoloji ve Nükleer TıpCelal Bayar ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. MİNE ÖZKOL