Mixed-integer optimization approach for fragment-based design of drug candidates
Parça bazlı ilaç tasarımında karışık tamsayılı programlama
- Tez No: 332218
- Danışmanlar: DOÇ. METİN TÜRKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ila c tasar m i cin bilgisayar metotlar n n geli stirilmesi, son yirmi y ld r en cok cal s lan alanlardan biri olmu stur. Bu cal smalardaki as l ama c, bilinen ila clardaki topoloji ve etkile sim enerji de gerleri g oz on unde bulundurularak ba glanma ve kenetlenme enerjileri en d u s uk olacak sekilde yeni ila clar ke sfetmektir. B uy uk molek ullerce olu sturulan k ut uphaneleri kullanmak yerine bilinen ila clar n par calar n kullanarak yeni ila clar dizayn etmek, daha cok kombinasyon olu sumu sa glamaktad r. Bilinen ila clar n par calar kullan larak olu sturulan bu kombinasyonlar ile, var olan molek ullerden daha d u s uk enerjili ila clar n tasarlan lmas m umk und ur. Deneysel metotlar, par ca bazl ila c tasar m n etkili bir sekilde uygulamak ad na d u s uk molek uler a g rl kl molek ullerin hedef proteine ba glanmalar n test etmek i cin binlerce ur un taramaktad rlar. Par ca bazl ila c tasar m nda ba sar l sonu clar ise sadece bilgisayar metotlar n n yenilik ci NMR deneyleri ve X-Ray kristalogra si ile etkile simi durumunda elde edilmektedir.Varolan bir cok bilgisayar tekni gi, hangi par can n protein y uzeyine etkili bir sekilde ba glanaca g n d uzg un olarak tahmin edememektedir. Bu cal smada, ila c tasar m nda o grenme ve dizayn basamaklar ndan olu san bilgisayarl bir y ontem geli stirilmi stir. _Ilk olarak, yap s bilinen molek ullerin kenetlenme ve ba glanma enerjileri kullan larak, yap lardaki par calara enerji de gerlerine katk lar na g ore ayr ayr a g rl k katsay lar belirleyen bir o grenme algoritmas uygulan r. Daha sonra dizayn k sm na ge cilir ve ilk ad mda elde edilen a g rl k katsay lar kullan larak en d u s uk kenetlenme ve ba glanma enerjilerini veren par calar kullan larak tamamen yeni ila c tasar mlar yap l r.
Özet (Çeviri)
Developing computational methods for drug design has become one of the most widely studied areas of life sciences in the past two decades. The main objective is to discover new drugs using the information regarding topology and interaction energies of known drugs, that minimizes binding energy and docking energy. Designing new drugs from the fragments of known drugs rather than libraries of larger molecules provides more combinations in products. From these many possible combinations it is possible to nd new drugs that have lower energy values than existing molecular structures. Experimental methods were applied to screen thousands of low-molecular-weight compounds for testing their binding to the target protein in using fragment based drug design effectively. Successful results in fragment based drug design were only obtained with the strong integration of computational techniques, innovative NMR experiments and X-Ray crystallography. Many existing computational algorithms cannot accurately predict the affi nity with which fragments might or might not bind to the protein surface alone. In this work, we developed a computational model which includes both learning and design parts. First, we apply a learning algorithm on known results of docking and binding energies to determine weights for the each fragment reliably. Then, in the design part, the regression model is formed based on the results obtained in the first step, to predict the contribution of each group and individual fragment in docking energy and binding energy and finally designs entirely new molecules based on the fragments available.
Benzer Tezler
- A multi-objective optimization and the analytic hierarchy process integrated approach for sustainable supply chain
Sürdürülebilir tedarik zinciri tasarımı için çok amaçlı optimizasyon ve analitik hiyerarşi süreci entegre yaklaşımı
BERKCAN ÜNSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİzmir Ekonomi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. HAMDİ GİRAY REŞAT
- Yerleştirme rotalama probleminin çözümü için yeni bir matematiksel ve metasezgisel yaklaşım
A new mathematical and meta-heuristic approach for the solution of the location routing problem
VİLDAN AMİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN REŞİT YAZGAN
- Exact algorithms for generating the non-dominated points of multi-objective mixed-integer linear programming problems
Çok-amaçlı karma tamsayı doğrusal programlarının etkin noktalarının üretilmesi için kesin algoritmalar
SEYYED AMİR BABAK RASMİ
Doktora
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TÜRKAY
- Graph neural networks-based primal heuristics for combinatorial optimization
Kombinatoryal optimizasyon için grafik sinir ağları tabanlı birincil sezgisel yöntem
FURKAN CANTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiYapay Zeka Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ REYHAN AYDOĞAN
PROF. DR. OKAN ÖRSAN ÖZENER
- Gıda tedarik zincirinde depo yer seçimi problemi için iki aşamalı bir optimizasyon modeli: Bir çay üreticisi uygulaması
A two-stage optimization model for the warehouse location selection problem in food supply chain: A case study of a tea producer
MELTEM KORKMAZ
Doktora
Türkçe
2026
Ulaşımİstanbul ÜniversitesiUlaştırma ve Lojistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EBRU DEMİRCİ