Geri Dön

A knowledge-based approach to predict protein torsion angles

Protein dönme açılarını tahmin etmek için bilgi tabanlı yöntem

PDF İndir

  1. Tez No: 200360
  2. Yazar: GÜZİN TUNCA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BURAK ERMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Biyoloji, Bioengineering, Biotechnology, Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bir proteinin üç boyutlu yapıs dönme açıları (dihedral) cinsinden tanımlanabilir. Bu dönme açıları proteinin serbestlik derecesini oluturur. Bu çalışmada dönme açılarını değişik dönme izomerleri olarak guruplayan ve bu izomerlerin olasılıklarını değerlendiren bir yöntem geliştirildi. Özellikle Ramachandran haritasındaki çeşitli dönme açı değerlerinin olasılıkları kullanıldı ve yöntemin doğruluğu bilgi tabanlı bir yaklaşımla sorgulandı. Bir peptid zinciri üzerindeki amino asitlerin dönme açı değerlerinin birbirlerine bağımlılığı incelendi. Flory izole çiftler hipotezi, yakın komşu ilintisi, çevresel etkiler ve uzun mesafe etkileşimleri tartışıldı. Bilgi tabanlı yöntemde iki değişik protein veritabanı kullanıldı: i) proteinlerin düzensiz yapı gösterdiği bölgelerden alınmış veritabanı ii) tüm yapıdan elde edilen veritabanı. Sonuçlarda amino asitlerin protein doğal halinin seçimini destekleyen bazı dönme izomerleri durumlarına daha yatkın olduğunu gösterdi. Dönme açiları değerlerinin, amino asitin içinde bulunduğu ortama bağlı olduğu ve dönme açılarının amino asit dizini tarafından belirlendiği gösterildi. Ortam bağımlılığı aynı zamanda kamelyon dizinleriyle de ilişkilendirilip hesaplamalara katıldı.

Özet (Çeviri)

The three dimensional structure of a protein can be identified in terms of its torsion angles. These torsion angles can be considered as the degrees of freedom of a protein. In this study, a method grouping these torsion angles in different rotational isomeric states and estimating their probabilities is developed. Specifically, the probabilities of the various torsion angle states in Ramachandran maps is proposed and the accuracy of the method is examined using a knowledge based approach. Statistical independence and dependence of the states of different residues along the peptide chain are analyzed. The Flory isolated pair hypothesis, near neighbor correlations, context effects and long-range correlations are discussed. In the knowledge based approach, two different protein libraries i) coil library ii) full libarary are constructed and information from both these libraries is used. Results showed that amino acids have propensities for some rotational isomeric states that favor the choice of the native state torsion angles and they are context dependent, preferring different torsion states determined by the amino acid sequence of the protein. Context dependency is also related to chameleon sequences and the effect of chameleon sequences is also integrated into the method.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    805254

    Heterojen biyomedikal verinin bilgi çizgeleri ve derin öğrenme tabanlı analizi ile protein fonksiyonlarının otomatik tahmini

    Automated prediction of protein functions with knowledge graph representations and deep learning-based analysis of heterogeneous biomedical data

    ERVA ULUSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    GenetikHacettepe Üniversitesi

    Biyoinformatik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. TUNCA DOĞAN

  2. Tez No

    474961

    Prediction of enzymatic properties of protein sequences based on the enzyme commission nomenclature

    Protein sekanslarının enzimatik özelliklerinin enzim komisyonu terminolojisine dayalı tahmini

    ALPEREN DALKIRAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET VOLKAN ATALAY

    PROF. DR. RENGÜL ATALAY

  3. Tez No

    470649

    Computational approaches to study drug resistance mechanisms

    İlaç direnç mekanizmaları için işlemsel yaklaşımlar

    ZOYA KHALID

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    BiyolojiSabancı Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji, Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. İSMAİL ÇAKMAK

  4. Tez No

    297789

    De novo peptide design strategies

    Peptid dizayn stratejileri

    EVRİM BESRAY ÜNAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Mühendislik BilimleriKoç Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATTİLA GÜRSOY

    PROF. DR. BURAK ERMAN

  5. Tez No

    518290

    Deepkinzero: Zero-shot learning for predicting kinase phosphorylation sites

    Deepkinzero: Kinaz fosforilasyon yerlerinin sıfır örnek öğrenim ile tahmini

    IMAN DEZNABI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. ABDULLAH ERCÜMENT ÇİÇEK

    Assist. Prof. Dr. ÖZNUR TAŞTAN OKAN

Geri Dön