Distance matrices as protein representations

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: MEHMET DİNÇ

Danışman: MEHMET VOLKAN ATALAY

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Herhangi bir veriye dayalı modelin performansı, girdi özniteliklerinde yer alan bilgilerle sınırlı olduğundan, protein dizilerini temsil etmek biyoinformatik alanında çok önemli bir sorundur. Bir proteinin biyolojik işlevi yapısı tarafından belirlenir ve bir proteinin yapısını bilmek, potansiyel olarak ilaç adaylarıyla etkileşimlerini tahmin etmeye veya Gen Ontolojisi (GO) terimini tahmin etmeye yardımcı olabilir. Yine de, mevcut protein gösterimleri bu tür bilgileri içermemektedir zira bilinen milyarlarca protein dizisinin yalnızca küçük bir kısmı deneysel olarak belirlenmiş yapılara sahiptir. Bunun nedeni de bu tür deneyleri yürütmenin maliyetinin oldukça yüksek olmasıdır. Yeni tanıtılan bir sinir ağı tabanlı yapı tahmin modeli AlphaFold, protein yapılarını yüksek doğrulukla tahmin edebildiğini iddia etmektedir. Bu çalışmada, AlphaFold yapı tahminlerinden üretilen iki boyutlu uzaklık matrisleri, iki farklı biyoinformatik problemi modellenirken girdi özniteliği olarak kullanılmıştır; ilaç-hedef etkileşimi tahmini ve Gen Ontolojisi tahmini. Ilaç-hedef etkileşimi tahmin problemi için, halihazırda iki boyutlu protein özelliklerini kullanan son teknoloji bir model, temel olarak kullanılıştır. Daha sonra ablasyon çalışmaları ile uzaklık matrislerinin etkisi gözlemlenmiştir. Ayrıca, aynı model, GO tahmin probleminin üstesinden gelmek için uyarlanmıştır ve başarısı, hazır protein temsilleriyle karşılaştırılmıştır.