Protein katlanma problemi ve evrimsel algoritmaların kullanımı
The protein folding problem and the use of evolutionary algorithms
Yazar: MADINA NAMAZOVA
Danışman: DOÇ. DR. VİLDAN ENİSOĞLU ATALAY
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyoenformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Bu tez çalışması, biyolojik sistemlerdeki protein moleküllerinin doğru üç boyutlu yapıya katlanma sürecini anlamak, tahmin etmek ve evrimsel algoritmaların protein katlanma problemine nasıl uygulanabileceği üzerinde durmaktadır.

Proteinler, biyolojik sistemlerde hayati öneme sahip olan kompleks makro moleküllerdir. Hücresel işlevlerin düzenlenmesinde, sinyal iletiminde ve metabolizmanın kontrolünde önemli roller üstlenirler. Proteinler, hücresel işlevlerin çoğunu gerçekleştiren biyolojik makinalardır ve doğru şekilde katlanmaları kritik bir öneme sahiptir. 

Protein katlanma problemi, bir proteinin amino asit dizisinin belirli bir enerji minimizasyonu kriterini karşılayacak şekilde doğru üç boyutlu yapıya nasıl katlanacağını anlamayı içeren karmaşık bir bilgi işlem sorunudur. Yanlış katlanan proteinler, çeşitli sağlık sorunlarına yol açabilir, bu nedenle protein katlanma sürecinin anlaşılması ve kontrol edilmesi büyük önem taşır.

Evrimsel algoritmalar, doğal evrimin temel prensiplerini taklit eden, popülasyon tabanlı bir optimizasyon yaklaşımı sunar. Bu algoritmalar, çeşitli problem çözme görevlerinde başarılı bir şekilde kullanılmıştır. Algoritmalar, proteinin genetik temsilini kullanarak popülasyonlar oluşturur, genetik operatörler uygular ve enerji minimizasyonu gibi kriterlere dayanarak çözümleri değerlendirir.

Evrimsel algoritmaların protein katlanma problemine uygulanması, biyolojik sistemlerdeki kompleks etkileşimleri anlama ve taklit etme yetenekleri nedeniyle önemlidir. Bu algoritmaların popülasyon tabanlı yaklaşımı, bir dizi potansiyel çözümü bir araya getirerek çeşitlilik yaratır ve genetik operatörler aracılığıyla bu çözümleri geliştirir. Enerji minimizasyonu gibi kritik hedef fonksiyonlarına odaklanarak, evrimsel algoritmalar, proteinlerin doğru katlanmış yapılarını tahmin etmeye çalışır. Protein katlanma problemi, bilgisayar destekli tasarım ve simülasyon yöntemlerinin bir kombinasyonunu gerektirebilecek karmaşıklıkta bir sorundur. Bu nedenle, evrimsel algoritmaların yanı sıra diğer optimizasyon ve hesaplama yöntemleri ile entegre edilmesi gerekebilir.

Sonuç olarak, protein katlanma problemi üzerine yapılan araştırmalar, evrimsel algoritmaların biyolojik sistemlerdeki kompleks yapıları anlamak ve tasarlamak için güçlü bir araç olabileceğini göstermektedir. Bu algoritmaların kullanımı, gelecekte ilaç geliştirme, biyoteknoloji ve tıbbi araştırmalarda önemli katkılarda bulunabilir.

Abstract:
This thesis investigates the protein folding problem within biological systems, aiming to understand, predict, and apply evolutionary algorithms to facilitate the accurate three-dimensional structuring of protein molecules.

Proteins are complex macromolecules that are crucial for regulating cellular functions, signal transduction, and controlling metabolism in biological systems. They act as biological machines that perform most cellular functions, and their correct folding is critical for proper function.

The protein folding problem is a sophisticated computational challenge that involves understanding how a protein's amino acid sequence folds into a three-dimensional structure that meets specific energy minimization criteria. Incorrectly folded proteins can lead to various health issues; therefore, comprehending and controlling the protein folding process is of significant importance.

Evolutionary algorithms offer a population-based optimization approach that mimics the fundamental principles of natural evolution. These algorithms have been successfully used in various problem-solving tasks. They create populations using the genetic representation of the protein, apply genetic operators, and evaluate solutions based on criteria such as energy minimization.

The application of evolutionary algorithms to the protein folding problem is crucial due to their ability to understand and mimic complex interactions in biological systems. Their population-based approach generates diversity by amalgamating a range of potential solutions, which are refined through genetic operators. Focusing on critical objective functions like energy minimization, evolutionary algorithms strive to predict the correctly folded structures of proteins. The protein folding problem is complex enough to potentially require a combination of computer-aided design and simulation methods. Therefore, integration with other optimization and computational approaches might be necessary alongside evolutionary algorithms.

In conclusion, research on the protein folding problem demonstrates that evolutionary algorithms can be a powerful tool for understanding and designing complex structures in biological systems. Their use could significantly contribute to future developments in drug discovery, biotechnology, and medical research, showcasing the potential of these algorithms in advancing scientific and medical fields.