Yapay Arı Koloni (ABC) ve diferansiyel gelişim algoritmaları kullanılarak optimum protein katlanmasının belirlenmesi
Determining optimum protein folding using Artificial Bee Colony (ABC) and differential evolution algorithms
Yazar: ABDULLAH ERHAN AKKAYA
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET FATİH TAŞGETİREN ; YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA DANACI
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyokimya = Biochemistry
Dizin: Optimizasyon problemi = Optimization problem ; Proteinler = Proteins

Özet:
Proteinler, mikro büyüklükten makro büyüklüğe kadar bütün organizmaların hayati bileşenidir. Amino asit adı verilen daha küçük yapılar peptit bağları ile birbirine bağlanarak protein zincirlerini oluşturmaktadırlar. Bu zincirler hücre içerisinde en düşük enerji seviyesini teşkil edecek şekilde doğal durumuna katlanarak, proteini meydana getirmektedirler. Proteinin her bir katlanması ?konformasyon? adını almaktadır. Proteinin yanlış katlanması sonucu organizma içerisinde Alzheimer, kistik fibrozis ve hatta kanser gibi birçok hastalık meydana gelmektedir. Proteine ait amino asit diziliminden, alt katlanma yolları takip edilerek proteinin katlanacağı doğal yapının tahmin edilmesi ?protein katlanması problemi? olarak bilinmektedir. Bu çalışmada daha önce geliştirilen 2D-HP (iki boyutlu hidforobik-polar) modeli referans alınarak Yapay Arı Koloni (ABC) ve Diferansiyel Gelişim (DE) algoritmaları ile minimum enerji seviyesine sahip alt konformasyonlar araştırılmıştır.Bu tez çalışmasında ABC ve DGA, 2D-HP modeli ile 4 protein zinciri (Benchmark zinciri) üzerinde uygulanmıştır. Bu uygulamalar sonucundaki performanslara göre parametrelerin başarılı bir şekilde optimize edildiği ABC ve DGA'nın, MC ve GA'ya olan bariz üstünlüğü gözlemlenmiştir.Anahtar Kelimeler: Protein Katlanması Problemi, Yapay Arı Koloni Algoritması, Diferansiyel Gelişim Algoritması, 2D-HP Modeli.

Abstract:
Proteins are vital components of all organisms from micro to macro size. A smaller structures called amino acids sequentially connected by peptide bonds to each other to form protein chains. These chains are folded to form the lowest energy level to generate proteins within the cell. Each folding of protein called ?conformation?. Protein misfolding, cause many important diseases in organisms such as Alzheimer, cystic fibrosis and cancer. Given the amino acid sequence of a protein, the prediction of a protein?s tertiary structure is known as the ?protein folding problem?. In this study, with reference to previously developed 2D-HP model, the minimum energy conformations investigated with the help of Artificial Bee Colony (ABC) and Differential Evolution Algorithm (DEA).In this thesis, 2D-HP model is employed in the artificial bee colony and differential evolution algorithms to solve 4 benchmark protein chains. Experimental results showed that Artifical Bee Colony and Differential Evolution algorithms were superior to Monte Carlo method and Genetic algorithm.Keywords: Protein Folding Problem, Artificial Bee Colony Algorithm, Differential Evolution Algorithm, 2D-HP Model.