2019-nCoV virüsüne karşı etkili olabilecek moleküllerin ilaç yeniden yapılandırma ve makine öğrenim yaklaşım yöntemleri ile saptanması
Detection of molecules that may be effective against 2019-nCoV virus with drug reconstruction and machine learning approach methods
- Tez No: 750000
- Danışmanlar: PROF. DR. SÜREYYA ÖLGEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eczacılık ve Farmakoloji, Pharmacy and Pharmacology
- Anahtar Kelimeler: Benzerlik, Derin öğrenme, Moleküler modelleme, SARS virüsü, Similarity, Deep learning, Molecular modeling, SARS virus
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Biruni Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Farmasötik Kimya Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İlaç Tasarımı ve Geliştirilmesi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tez kapsamında virüsün hızla yayılmasını ve kendi kendine replikasyonunu önlemek için SARS-CoV-2'nin yeni inhibitörlerinin bulunması ve inhibitör tasarlamak için derin öğrenme yöntemi kullanılarak RdRp inhibitörü olarak kullanılan Favipiravir'e benzer moleküller üretilmesi hedeflendi. Bu amaçla, SMILES temsilleri kullanılarak Favipiravir'e benzer 75 molekül üretmek için Eğitimli Yapay Sinir Ağları kullanıldı. Moleküler yerleştirme çalışmaları kullanılarak moleküllerin RdRp'ye bağlanma özellikleri incelendi. Bu bileşikler ayrıca SARS-CoV-2 yaşam döngüsü için bir diğer önemli enzim olan 3CLpro'ya karşı da test edildi. Favipiravir'den daha iyi bağlanma enerjilerine ve RMSD değerlerine sahip bileşikler, RdRp ve 3CLpro inhibitör aktivitelerine sahip benzer yapıları bulmak için ChEMBL ilaç veri tabanında benzerlik analizi ile arandı. Benzerlik araştırması, üretilen moleküllere yapısal olarak benzer yeni 220 potansiyel RdRp ve 3CLpro inhibitörü buldu ve bu bileşikler, moleküler yerleştirme çalışmaları ile reseptör etkileşimleri açısından tekrar değerlendirildi. Bileşiklerin, RdRp proteaz'a karşı 3CLpro'dan daha iyi etkileşim gösterdiği bulundu. Bu sonuç, yapay zekanın daha spesifik olarak RdRp inhibitörleri olarak hareket eden favipiravire benzer yapıları doğru bir şekilde ürettiğini ortaya koymuştur. Ayrıca RdRp ile en iyi etkileşimi gösteren moleküllere Lipinski kuralları uygulanmış ve potansiyel ilaç adayı olarak 7 bileşik belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Within the scope of the project, it was aimed to find novel inhibitors of the SARS-CoV-2 in order to prevent the rapid spread and self-replication of the virus. In order to design inhibitors, it was aimed to produce molecules similar to the RdRp inhibitor drug Favipiravir by using the deep learning method. For this purpose, a Trained Neural Network was used to produce 75 molecules similar to Favipiravir by using SMILES representations. The binding properties of molecules to RdRp were studied by using molecular docking studies. These compounds were also tested against 3Clpro which is another important enzyme for the SARS-CoV-2 life cycle. Compounds having better binding energies and RMSD values than favipiravir were searched with similarity analysis on the ChEMBL drug database in order to find similar structures having with RdRp and 3CLpro inhibitory activities. Similarity search found new 200 potential RdRp and 3CLpro inhibitors structurally similar to produced molecules, and these compounds were again evaluated of their receptor interactions with molecular docking studies. Compounds showed better interaction with RdRp protease than 3CLpro. This result presented that artificial intelligence correctly produced structures similar to favipiravir that act more specifically as RdRp inhibitors. In addition, Lipinski's rules have applied to the molecules which show the best interaction with RdRp, and 7 compounds were determined to be potential drug candidates.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Generation of plasmid-based eukaryotic model to investigate biology of Crimean-Congo hemorrhagic fever virus nucleoprotein and glycoproteins
Kırım Kongo kanamalı ateşi virüsü nükleoproteinin ve glikoproteinlerinin biyolojisinin çalışılmasında plazmit temelli ökaryotik model oluşturulması
NESİBE SELMA ÇETİN
Doktora
İngilizce
2023
BiyoteknolojiBezm-İ Alem Vakıf ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. MEHMET ZİYA DOYMAZ
- SARS-Cov-2 spike proteininin reseptör bağlanma bölgesinin (RBD), Fc bölge ile birleştirilmiş formunun Nicotiana Benthamiana btkisinde mühendisliği ve üretimi
Engineering and production of the receptor binding domain (RBD) of the SARS-Cov-2 spike protein, fused with the Fc domain, in Nicotiana benthamiana plant
RAMAZAN TALHA PALAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
ZiraatAkdeniz ÜniversitesiTarımsal Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TARLAN MAMMEDOV
- COVİD-19 tanısı ile Hacettepe Üniversitesi erişkin hastanesinde izlenen hastaların hastalık ile ilgili risk algıları ve yaşam tarzı değişikliği planlarının değerlendirilmesi
Evaluation of disease-related risk perceptions and lifestyle change plans of patients followed up at Hacettepe University adult hospital with the diagnosis of COVİD-19
KAMIL ZARNISHANOV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
İç HastalıklarıHacettepe Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY SAİN GÜVEN
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURSEL ÇALIK BAŞARAN
- İstanbul Aydın Üniversitesi öğrencilerinin yeni koronavirüs enfeksiyonu (COVİD-19) farkındalık düzeylerinin araştırılması
Investigation of the awareness levels of new coronavirus infection (COVİD-19) in İstanbul Aydin University students
OSMAN ÖZŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mikrobiyolojiİstanbul Aydın ÜniversitesiTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. YAŞAR ALİ ÖNER