Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Protein Katlanması Tanıma

Author:

DİKİCİ Sena1ORCID,ALTUNTAŞ Volkan1ORCID

Affiliation:

1. BURSA TEKNİK ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Proteinler uzun aminoasit zincirlerinden oluşur ve vücut kimyasını düzenlemekle birlikte hücrelerin yapısı ve aralarındaki iletişim için öneme sahiptir. Bir proteinin hücre bazındaki görevini gerçekleştirebilmesi için, molekülü hücredeki hedefiyle etkileşime girebilecek üç boyutlu yapıya dönüştüren bir bükülme süreci olan katlanma işlemini gerçekleştirmesi gerekir. Sıcaklık, ağır metaller veya kimyasal durumlar gibi etkenler proteinlerin yanlış katlanmasına sebep olabilir. Yanlış katlanan proteinler, vücuttaki görevini yerine getiremez. Alzaymır, kistik fibrozis, deli dana hastalığı gibi hastalıklara sebep olabilir. Protein katlanması tanıma işlemi, biyologlar açısından bir problem olarak değerlendirilir. Literatürde yer alan şablon tabanlı yaklaşımlara karşın yapay sinir ağları, protein katlanması probleminin çözümüne yönelik yüksek başarım gösterir. Yapay sinir ağları, ele alınan problemin çözümü için geniş veri kümelerinde yer alan ve problemin çözümüne katkı sağlayacak bilgi kazancı yüksek özellikleri kullanan bir hesaplama tekniğidir. Bu çalışmada SCOPe 2.06, SCOPe 2.07, SCOPe 2.08 veri setleri kullanılarak şablon tabanlı yaklaşımlardan elde edilen sonuçların yapay sinir ağı yöntemi ile birleştirilerek protein katlanması tanıma işlemi gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen deneyler sonucunda yapay sinir ağı yönteminin katkısı ile literatürde yer alan sonuçların iyileştirildiği görülmüştür. Bu çalışma ile biyoinformatik alanında protein katlanması tanıma probleminin çözümüne yeni bir yaklaşım sunularak literatüre katkı sağlanması amaçlanmıştır.

Publisher

International Journal of Informatics Technologies

Subject

General Medicine

Reference41 articles.

1. M. Levitt, C. Chothia, “Structural patterns in globular proteins.” Nature, 261(5561), 552-558, 1976.

2. P. Sudha, D. Ramyachitra, P. Manikandan, “Enhanced artificial neural network for protein fold recognition and structural class prediction”, Gene Reports, 12, 261-275, 2018.

3. J. S. Butler, S. N. Loh, “Folding and misfolding mechanisms of the p53 DNA binding domain at physiological temperature”, Protein science, 15(11), 2457-2465, 2006.

4. Y. Kaya, R. Tekin, “Epileptik nöbetlerin tespiti için aşırı öğrenme makinesi tabanlı uzman bir sistem”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 5(2), 33-40, 2012.

5. A. Haltaş, A. Alkan, “Medline veritabanı üzerinde bulunan tıbbi dokümanların kanser türlerine göre otomatik sınıflandırılması”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 9(2), 181, 2016.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3