Geri Dön

Yardımcı T hücreleri/büyük doku uygunluk kompleksi molekülleri bağlanma yerlerinin tespitinde öznitelik kodlama yöntemleri geliştirilmesi

Developing T helper cells/major histocompatibility complex molecules feature encoding methods in detection of binding sites

PDF İndir

  1. Tez No: 445011
  2. Yazar: İLKNUR ÇINAR EFE
  3. Danışmanlar: DOÇ. MURAT GÖK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoloji, Biyoistatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biology, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yalova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

T hücreleri, bağışıklık yanıtı oluşumunda önemli bir yere sahiptir. İnsan vücudu her an dışarıdan gelen ve sürekli değişiklik gösteren çok sayıda mikroorganizma ile karşı karşıya kalır. Bağışıklık sisteminin harekete geçmesine zararlı mikroorganizmalara ait olan antijen proteinleri neden olur. Uzun antijen proteinleri antijen sunan hücreler tarafından T hücreleri ile birleşebilmeleri için daha küçük peptit parçacıklarına ayrılırlar. Bu antijenik peptitlere Epitop adı verilir. Doğada bulunan protein yapısındaki antijenlerin her bir peptitine farklı bir T hücre klonu olduğu kabul edilir. T hücrelerinin diğer bir önemli özelliği ise bir antijeni tanıyıp reaksiyon oluşturabilmesi için bu antijenin bazı hücreler tarafından işlenmesi ve yüzey molekülleri aracılığıyla kendilerine sunulması gerekmektedir. T hücrelerine antijen sunumunu sağlayan hücre yüzeyindeki moleküllere Büyük Doku Uygunluk Kompleksi (BDUK) denir. Büyük doku uygunluk kompleksi (BDUK) molekülünün bağlanması T hücre aktivasyonuna yol açar ve bir seri biyokimyasal reaksiyonu tetikler. Bağışıklık sistemi hareketinde bir aşı ya da ilaç geliştirmek için T hücre epitoplarının önceden tahmin edilmesi büyük önem taşır. Sürekli mutasyona uğrayarak çeşitlilik gösteren sayısı binleri aşan antijenik peptitlerin tanımlanması laboratuvar ortamında zaman ve maliyet açısından uygun değildir. Bu nedenle bilgisayar ortamında makine öğrenmesi algoritmaları ile çözüm aramak daha uygundur. Bu tez çalışmasında amacımız epitopları kestirmek için yeni makine öğrenmesi öznitelik kodlama teknikleri geliştirmektir. Yardımcı T hücreleri / BDUK molekülleri bağlanma özgünlüklerinin tanımlanmasında Bağışıklık Epitop Veritabanı (IEDB)'den insan lökosit antijeni (İLA-A, İLA-B) peptit verileri kullanılmıştır. Veri seti dokuz amino asit uzunluğunda peptitlerden oluşmaktadır. Yardımcı T hücreleri / BDUK özgünlüğünü tespit etmek için iki tane öznitelik kodlama yöntemi geliştirildi. Birinci yöntemde Blosum 50 yer değiştirme matrisi ile amino asitlerin fizikokimyasal özellikleri kullanıldı. İkinci yöntemde ise amino asitlerin ağırlık ve konum bilgileri ile Blosum 50 yer değiştirme matrisi kullanılmıştır. Sınıflandırma testleri Weka yazılımı ortamında 10-Kat Çapraz Doğrulama Test Tekniğine göre gerçekleştirilmiştir. Tez kapsamında yapılan deneysel çalışmalarda sınıf doğruluğu, duyarlık, özgünlük ve MKK (Matthews Korelasyon Katsayısı) performans metrikleri elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

T cells, has an important role in the formation of immune response. The human body constantly faces with from the outside and ever changing a large number of microorganisms. Antigen proteins having the harmful microorganisms cause the activation of the immune system. Long antigen proteins are divided into smaller peptide fragments by antigen presenting cells to combine with T cells. This antigenic peptides are defined Epitope. Different T cell clones to each peptide is considered to be an existing in nature of antigens on protein structure. Another important feature of the T cells must be processed to recognize and create reaction the antigen formed by some cells and offered them via surface molecules. The major histocompatibility complex is called enabling T cells to molecules on the cell surface antigen presentation. Connecting the major histocompatibility complex molecule leads to T cell activation and triggers a series of biochemical reactions. The prediction of T cell epitopes identification is important to develop a vaccine or drug on the immune system. Identification antigenic peptides in excess of one thousand varied undergoes sustained mutations is not appropriate in terms of time and cost in the laboratory. Therefore, it is more appropriate to seek solutions with computerized machine learning algorithms. Develop a new machine learning techniques to predict attributes encoding epitopes is the purpose of fhis thesis. IEDB database of human leukocyte antigen (ILA-A, ILA-B) peptide data was used for the identification T helper cells / BDUK molecule binding specificity. The data set consists of peptides nine amino acids in length. Two attribute encoding methods was developed to detect T helper cells / BDUK molecule originality. In the first method the physicochemical properties of the amino acid substitution matrix with Blosum 50 was used. In the second method the weight and the position information of amino acids and Blosum 50 substitution matrix was used. Classification tests were carried out according to the 10-fold cross-validation test technique with Weka software environment. Experimental studies in the thesis were obtained class accuracy, sensitivity, specificity and Matthews Correlation Coefficient (MKK) of performance metrics.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    409450

    Jüvenil dermatomiyozit hastalarının kas biyopsilerinde yardımcı t hücre profilleri

    T helper cell profile in the muscle biopsies of juvenile dermatomyositis patients

    ERDAL SAĞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıHacettepe Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BERİL TALİM

  2. Tez No

    450910

    Multiplex-PCR based screening and computational modeling of virulence factors and T cell mediated immunity in Helicobacter pylori infections for accurate clinical diagnosis

    Helicobacter pylori enfeksiyonlarının doğru klinik tanısı için virülans faktörleri ile T hücreye bağımlı bağışıklığın çoklu-PZT ile taranması ve biyoinformatik modellemesi

    SİNEM ÖKTEM OKULLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. AYÇA SAYI YAZGAN

    PROF. DR. ZÜHTÜ TANIL KOCAGÖZ

  3. Tez No

    1815

    Tümör dokusunu infiltre eden lenfositlerin monoklonal antikorlar ve immünohistolojik tekniklerle incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    ZAHİDE İBRAHİMOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    OnkolojiHacettepe Üniversitesi

    Temel Onkoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEVKET RUACAN

  4. Tez No

    591513

    Laser ablation assisted size-based sorting of pure water droplets inside a microfluidic chip and designing a microfluidic chip for studying sprouting angiogenesis

    Lazer işleme ile geliştirilen mikroakışkan çip içerisinde su damlalarının boyutlarına bağlı sınıflandırılması ve anjiyojenez çalışmalarına yönelik mikroakışkan çip tasarımı

    ATEEQ UR REHMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    BiyomühendislikKoç Üniversitesi

    Biyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER KİRAZ

  5. Tez No

    647827

    The role of PEA3 protei̇ns in neuroglia connectivity

    Nöro-glia bağlantısında PEA3proteinlerinin rolü

    KÜBRA YURDUSEVEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    BiyoteknolojiGebze Teknik Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIL KURNAZ

    DOÇ. DR. BİLAL ERSEN KERMAN

Geri Dön