Protein ağyapı modellerinde farklı merkezilik ölçütlerinin analizi
Analysis of different centrality measures in protein structure network models
Yazar: GAMZE ÖTER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ERKAN KARABEKMEZ
İstanbul Medeniyet Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyolojik Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Biyokimya = Biochemistry ; Biyoteknoloji = Biotechnology
Dizin: Ankiloz = Ankylosis ; Biyoinformatik = Bioinformatics ; Biyolojik ağ analizi = Biological network analysis ; Proteinler = Proteins ; Spondilit = Spondylitis

Özet:
Hücrelerin en önemli yapıtaşlarından biri proteinlerdir. Proteinlerin çok önemli görevleri vardır ve bu görevleri yerine getirebilmek için sürekli hareket halindedirler. Proteinlerdeki bazı amino asitler proteinin hareketi için daha önemlidir. Bu amino asitleri belirlemek proteinin yapı-işlev ilişkisini anlamak açısından önemlidir.
Proteinlerin statik yapıları deneysel metodlar ile anlaşılsa bile dinamik yapılarını tespit edebilmek çok maliyetlidir. Bu sebeple dinamik yapıyı tahminleyebilmek amacıyla bazı yöntemler geliştirilmiştir. Kaba ölçekli elastik ağyapı modeli bu yöntemlerden biridir. Bu modelde ağ teorisinden faydalanılır ve proteinlerin yapıtaşı olan amino asitler düğüm olarak, bu aminoasitler arasındaki potansiyel etkileşimler de kenar olarak tanımlanır.
Bu çalışmada Ankilozan Spondilit hastalığı için biyobelirteç olarak bulunan IL21R, CTSZ, LAIR1 genlerinin sentezlediği 4NZD, 3KGR ve 1EF7 proteinlerine kaba ölçekli elastik ağyapı yöntemlerinden Gaussian ağyapı modeli uygulanmıştır. Bu model sonucu elde edilen korelasyon matrisinden bir komşuluk matrisi oluşturulmuştur. Komşuluk matrisine derece, aradalık, özvektör ve yüklerin ağırlıklı toplamı özvektör merkezilikleri uygulanmıştır. Bu merkezilik ölçütleri sonucu potansiyel olarak en önemli amino asitler belirlenmiştir. Proteinlerin PDB'den elde edilen ligand etkileşimlerine bakıldığında yüklerin ağırlıklı toplamı özvektör merkeziliğinin en yakın sonuçları tahminlediği ve en başarılı ölçüt olduğu görülmüştür.

Abstract:
One of the most important part of cells are proteins. Proteins have very important tasks and they are in motion to fulfill these tasks. Some amino acids in proteins are more important for the protein's conformational alterations. Determining these amino acids is important for understanding the protein's structure-function relationship.
Even if the static structures of proteins are understood by experimental methods, it is very costly to detect their dynamic structures. For this reason, some computational methods have been developed to predict the dynamic structures. Elastic Network Model is one of these methods. In this model, network theory is used and amino acids, which are the building blocks of proteins, are defined as nodes, and potential interactions between these amino acids are defined as edges.
In this study, Gaussian network model, one of the elastic network methods, was applied to 4NZD, 3KGR and 1EF7 proteins synthesized by IL21R, CTSZ, LAIR1 genes, which are reported to be potential biomarkers for Ankylosing Spondylitis disease. A neighborhood matrix was created from the correlation matrix obtained as a result of this model. The degree, betweenness, eigenvector and weighted sum of loads eigenvector centralities are applied to the neighborhood matrix. As a result of these centrality measures, potentially the most important amino acids were determined. Considering the ligand interactions of the proteins obtained from PDB, it was seen that the weighted sum of loads eigenvector centrality predicted the closest results and was the most successful criterion.