Geri Dön

Modeling, comparative analysis, and structural characterization of human-parasite interactions using AlphaFold2 and AlphaFold3

AlphaFold2 ve AlphaFold3 kullanılarak ı̇nsan-parazit etkileşimlerinin modellenmesi, karşılaştırılması ve yapısal analizi

  1. Tez No: 970599
  2. Yazar: BUSE ŞAHİN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EZGİ KARACA EREK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoloji, Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: İzmir Uluslararası Biyotıp ve Genom Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Genom Bilimleri ve Moleküler Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İnsanlar ve parazitler arasındaki protein-protein etkileşimleri (PPI'lar), tropikal hastalıkların başlangıcı ve ilerlemesinde merkezi bir rol oynamaktadır; bu hastalıklar, ekonomik olarak gelişmekte olan ülkelerde önemli bir sağlık yükü olmaya devam etmektedir. Bu etkileşimler enfeksiyonu ve bağışıklıktan kaçışı kolaylaştırsa da, deneysel sınırlamalar nedeniyle yapısal düzeyde zayıf şekilde tanımlanmıştır. Yapay zekâdaki gelişmeler, özellikle AlphaFold2 (AF2) ve onun çoklu kompleksler için geliştirilen multimer uzantısı, protein komplekslerinin yüksek doğrulukla modellenmesini mümkün kılarak yapısal biyolojiyi dönüştürmüştür. Ancak, bu yöntemlerin ortak evrimsel bilgiye bağımlılığı, konak-parazit etkileşimleri gibi türler arası sistemlerde kullanılabilirliğini kısıtlamaktadır. Yeni yayımlanan AlphaFold3 (AF3), difüzyon tabanlı mimarisi ve ayrıştırılmış güven skoru modülü ile daha geniş bir uygulanabilirlik vaat etmektedir; ancak bu bağlamdaki performansı sistematik olarak değerlendirilmemiştir. Bu tezde, AF2 Multimer (sürüm 2.1, 2.2 ve 2.3) ve AF3'ü, 15 parazit türünden elde edilen 276 alan-alan konak-parazit kompleksi üzerinde karşılaştırmalı olarak değerlendirdim. Tahminler, eşleştirilmiş koşullar altında üretildi ve AF güven skorları (pTM, ipTM), yapısal benzerlik ölçütleri (DockQ) ve mevcut evrimsel bilginin derinliği kullanılarak değerlendirildi. Sonuç olarak, AF3'ün, AF2-M'ye kıyasla etkileşim modellerine sistematik olarak daha düşük güven skorları atadığı gözlemlendi. Deneysel olarak çözümlenmiş komplekslerle yapılan doğrulamalar bu farkı teyit etti. Bu bulgular, sadece güven skorlarının, konak-parazit sistemlerinde model kalitesini değerlendirmek için yeterli olmadığını göstermektedir. Bu sonuçların doğrulanması için daha ileri karşılaştırmalı çalışmalar gereklidir.

Özet (Çeviri)

Protein-protein interactions (PPIs) between humans and parasites play a central role in the onset and progression of tropical diseases, which remain a major health burden in economically growing countries. These interactions mediate infection and immune evasion but are poorly characterized at the structural level due to experimental limitations. Advances in artificial intelligence, particularly AlphaFold2 (AF2) and its multimer extension, have transformed structural biology by enabling high-accuracy modeling of protein complexes. However, their dependence on coevolutionary information restricts their use for cross-species systems such as host-parasite interactions. The newly released AlphaFold3 (AF3), with a diffusion-based architecture and a decoupled confidence module, promises broader applicability, but its performance in this setting has not been systematically evaluated. In this thesis, I benchmarked AF2 Multimer (versions 2.1, 2.2, and 2.3) and AF3 on 276 domain-domain host-parasite complexes from 15 parasite species. Predictions were generated under matched conditions and evaluated using AF confidence scores (pTM, ipTM), structural similarity metrics (DockQ), and the depth of available evolutionary information. As an outcome, I observed that AF3 consistently assigned lower confidences to interaction models than AF2-M. Validation against experimentally resolved complexes confirmed this systematic difference. These findings underscore that confidence scores alone cannot be used to assess model quality in host-parasite systems. Further benchmarking studies are needed to further validate these findings.

Benzer Tezler

  1. The comparative analysis and characterization of exosomes derived from human placenta organoids and human placenta explant tissue

    İnsan plasenta organoidinden elde edilen eksozomların, insan plasenta ekspalnt dokusu eksozomlarıyla karşılaştırmalı incelenmesi ve karakterizasyonu

    KEREM DALĞIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Histoloji ve EmbriyolojiKoç Üniversitesi

    Üroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇİLER ÇELİK ÖZENCİ

  2. Recombinant production and characterization of a novel N-glycosidase (EndoBI-2) from Bifidobacterium longum subsp. infantis 157F

    Recombinant production and characterization of a novel n-glycosidase (EndoBI-2) from Bifidobacterium longum subsp.infantis 157F

    HATİCE DUMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    BiyoteknolojiÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERCAN KARAV

  3. Radar uygulamalarında vivaldi anten tasarımı ve optimizasyonu

    Vivaldi antenna design and optimization in radar applications

    ERDEM BARLİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEBAHATTİN EKER

  4. Design and optimization of compact vivaldi antenna with matching medium for microwave brain imaging applications

    Mikrodalga beyin görüntüleme uygulamaları için eşleştirme ortamına sahip kompak vıvaldı antenin tasarımı ve optimizasyonu

    CAFER UYANIK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN

  5. Fusobacterium nucleatum laktat dehidrogenaz enzimini kodlayan genin izolasyonu, klonlanması ve analizi

    Isolation, cloning and analysis of the gene encoding lactate dehydrogenase enzyme from Fusobacterium nucleatum

    EMRAH SARIYER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    BiyomühendislikYıldız Teknik Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİLEK BALIK