Geri Dön

Konak-patojen protein etkileşiminin hesaplamalı yöntemler ile tahmini

Prediction of host-pathogen protein interactions by computational methods

PDF İndir

  1. Tez No: 542136
  2. Yazar: İRFAN KÖSESOY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEMİL ÖZ, DOÇ. DR. MURAT GÖK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Türler arası patojen-konak protein etkileşimlerin bilinmesi enfeksiyonel hastalıkların teşhis ve tedavisi için geliştirilecek çözüm stratejileri açısından hayati öneme sahiptir. Etkileşim tespitinde kullanılan deneysel yöntemlerin maliyetli olması ve uzun zaman almasından dolayı proteinler arası etkileşimlerin modellendiği hesaplamalı yöntemlerin bu alanda önemli bir yeri vardır. Hesaplamalı yöntemler, tespit süresinin kısaltılması ve maliyetin düşürülmesine ek olarak deneysel yöntemlerle yanlış tespit edilen etkileşimlerin kontrolünde de kullanılmaktadır. Veri seyrekliği, veri yetersizliği ve doğrulanmış negatif veri setinin olmaması, patojen-konak protein etkileşim tahmini için kullanılan hesaplamalı yöntemlerin ortak problemidir. Bu çalışmada amaç patojen-konak etkileşim tahmin doğruluğunu arttırmak ve veri yetersizliğinden kaynaklanan olumsuzlukları gidermektir. Bu kapsamda genişletilmiş ağ modeli ve lokasyon tabanlı kodlama yöntemleri önerildi. Genişletilmiş ağ modeli“türler arası yeterli etkileşim verisinin olmadığı patojen konak etkileşimleri ile patojen ve konak proteinlere ait tür içi etkileşimlerin entegre edilmesi tahmin doğruluğunu arttırır”hipotezinden esinlenerek geliştirildi. Lokasyon tabanlı kodlama, proteinlerin amino asit diziliminin kodlandığı bir öznitelik çıkarım yöntemidir. Makine öğrenmesi algoritmalarında patojen konak etkileşim tahmininde başarımı etkileyen faktörlerden biri kullanılan özniteliklerdir. Biyolojik veri tabanlarında proteinlere ait en fazla veri amino asit dizilim bilgisidir. Sadece amino asit dizilimini baz alarak geliştirilen güçlü bir öznitelik çıkarım yöntemi, patojen konak etkileşim tahmin doğruluğunu arttıracaktır. Ayrıca amino asit dizilim bilgisinin kullanılması sayesinde bilinen tüm etkileşimler için öznitelik vektörlerinin daha kolay çıkarılması sağlanır. Tezde protein kodlama ve protein etkileşim tahmini üzerine çalışan araştırmacıların kullanılabileceği, ücretsiz erişilebilen, kullanıcı dostu bir ara yüze sahip web tabanlı PROSES (Protein Sequencebased encoding system) yazılımı geliştirildi. Yazılım özellikle programlama bilgisi olmayan kişiler için faydalıdır. PROSES şu anda Yalova Üniversitesi web sunucusunda yer alan http://proses.yalova.edu.tr adresinde kullanılmaktadır.

Özet (Çeviri)

Knowledge of the pathogen-host protein interactions in the inter species has a vital prospect for a solution strategy to be developed against diagnosis and treatment of infectious diseases. Modeling interactions between proteins has necessitated the development of computational methods in this field, since detection of interactions by experimental methods is both time-consuming and costly. Computational methods are used in decreasing of the detection time and cost; in addition checking of the false detected interactions via experimental methods. Data scarcity, data inadequacy, and negative data sampling are the common problems of computational methods for used in prediction of pathogen-host protein interaction. In this study, the purpose is that prediction accuracy of the pathogen-host interaction increase and negativeness eliminate because of data inadequacy. Within thisframework, extended network model and location based encoding approaches are proposed. Firstly, the extended network model is created by inspired from the hypothesis of that“integrating the known protein interactions within host and pathogen organisms improve the success of prediction of unknown pathogen-host interactions”. Secondly, location based encoding is feature extraction method which is used for encoding of amino acid sequences. One of the important factors is feature which affects success in prediction of pathogen-host interaction within machine learning algorithms. In biological databases, the most data is the information of amino acid sequence regarding proteins. Prediction accuracy of pathogen-host interaction will be increased by that a robust feature extraction method is developed on the basis amino acidsequence. Furthermore, extraction of feature vectors for all the known interactions are provided in easier way by the sake of using the information of amino acid sequence. In this thesis, PROSES (Protein SequencebasedEncodingSystem) which is a user-friendly interface and freely accessible web server, has been designed for researchers, who are working on the field of protein encoding and prediction of protein interaction. The web server is especially useful for those who are not familiar with programming languages. PROSES is currently being used at http://proses.yalova.edu.tr which is storedin the web server of Yalova University.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    946062

    Discovery of small molecules with inhibitory potential and therapeutic peptide design against clostridium difficile infection

    Clostridium difficile enfeksiyonuna yönelik inhibitör potansiyeline sahip küçük molekül keşfi ve terapötik peptid tasarımı

    DAMLA NUR ÇAMLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Biyomühendislikİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİHA ECE ACUNER ZORLUUYSAL

  2. Tez No

    949414

    Targeting and activation of antigen specific CD8+ T cells with peptide-major histocompatibility complex I tetramers

    Peptit-majör histokompatibilite kompleks I tetramerleri ile antijen spesifik CD8+ T hücrelerin hedeflenmesi ve aktivasyonu

    ŞAFAK CEREN USLU ŞIVGIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    BiyoteknolojiHacettepe Üniversitesi

    Temel Onkoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HANDE CANPINAR

  3. Tez No

    252

    İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar

    Başlık çevirisi yok

    BAHAR TÜRKYILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

  4. Tez No

    414

    Hazar Gölü-Ergani (Elazığ vilƒyeti) çevresinde yaşayan heteroptera türlerin sistematiği ve ekolojisi üzerine araştırmalar

    Siystematich-ökologische untersuchurgen uber die ganzen (heteroptera) ausdem gebiet Hazar-see, maden und Ergani (Prov. Elazığ)

    SUAT KIYAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    ZoolojiGazi Üniversitesi

    DOÇ. DR. AHMET ÖMER KOÇAK

  5. Tez No

    237

    Statik elektrikle yüklenmiş sıvı ilacın pamuk ilaçlamasında etkinliğinin belirlenmesi üzerinde bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    ALİ BAYAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Tarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF ZEREN

Geri Dön