Affiliation:
1. Dokuz Eylul University, Turkey
Abstract
Biyolojik veri tabanları, genomik ve proteomik çalışmalar nedeniyle büyük miktarda veri içermektedir. Verilerin analizi, organizmadaki metabolik bozuklukların anlaşılmasına ve ilaç keşif çalışmalarının artırılmasına büyük katkı sağlamaktadır. Zaman ve maliyet tasarrufu nedeniyle makine öğrenmesi ve veri analizi yöntemleri bu amaçla sıkça kullanılmaktadır. Yöntemlerin etkinliği, uygun parametre seçimine ve protein dizilerinin kodlanış tipine de bağlıdır. Bu amaçla amino asitlere ait fizikokimyasal özelliklerin dâhil edilmesi kullanılan algoritmanın performansını arttırmaktadır. Filogenetik analiz, türler arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için kullanılan en iyi yöntemlerden biridir. Çalışmada, dijital sinyal analizinde kullanılan dalgacık dönüşümü yönteminin, protein dizilerine uyarlanması tasarlanmıştır. Dalgacık dönüşümü kullanılarak 15 türe ait SOD1 protein dizileri arasındaki genetik yakınlık Ağırlıklı Çift Grup Aritmetik Ortalamalar Yöntemi (WPGMA) yöntemiyle belirlenmiştir. Ayrıca, proteinler arası genetik uzaklıkları temel alan Jukes-Cantor (JC) uzaklığı kullanılarak elde edilen filogenetik ağaç ile elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış, dalgacık analizi yönteminin türlere ait moleküler boyuttaki ilişkinin ortaya koyulmasında etkinliği ortaya çıkartılmıştır. Türlere ait filogenetik ağaç oluşturma süreleri Dalgacık dönüşümü ile 2.0711178 sn., Jukes-Cantor ile 2.20329 sn. olarak elde edilmiştir. Böylelikle, dalgacık dönüşümü kullanarak tanımlanan filogenetik ağaç oluşturma işlem süresinin mevcut JC yöntemine göre daha kısa olmasının büyük veri analizlerinde avantaj sağlaması beklenmektedir.
Funder
Deokuz Eylül Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi