Protein yapısının yapay arı kolonisi algoritması ile tahmini
Protein structure prediction with artificial bee colony algorithm
Yazar: TURGAY BATBAT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Proteinlerin yerine getirdiği görevler doğrudan doğal durumları olarak adlandırılan üçüncül yapıları ile alakalıdır. Proteinler hangi rastgele durumda olurlarsa olsunlar görevlerini ifa edecekleri tekil üç boyutlu yapılarına katlanırlar. Günümüzde birçok proteinin birincil yapı olarak adlandırılan dizilimleri bilinmekle beraber işlevlerini açıklayan üçüncül yapıları bilinmemektedir. Ele alınan dizide bulunan amino asitlerin üçüncül yapı oluşumuna yol açan özelliklerinin kullanılarak üçüncül yapılarının tahmin edilmesi proteinlerin gerçek doğasının tam anlaşılması ve bilimsel olarak kullanılmasının önünü açacaktır. Bilim dünyası proteinlerin tam olarak anlaşılmasının canlılık fonksiyonlarının tam anlaşılmasına ve bu yolla tedavisi imkânsız görülen hastalıkların tedavisinden, yapay doku ve organ üretimine kadar birçok alanda yeni bir döneme girileceğinde hemfikirdir. 
Proteinlerin doğal yapılarına dönüşmesi ile ilgili yapılan çalışmalarda en düşük serbest enerji düzeyinin elde edilmesi eğilimi tespit edilmiştir. Bu düzeyi en çok etkileyen gücün amino asitlerin sudan kaçınma özellikleri olduğu gözlenmiştir. Serbest enerji düzeylerini hesaplamada kullanılan, sudan kaçma özelliklerine göre sınıflandırılan amino asitlere dayanan HP modeli basitliği ve gerçekçiliği ile dikkat çekmektedir. Çalışmamızda HP modelinin doğadaki protein davranışı incelenerek geliştirilmiş bir türü olan 3DHP-SC (Üç Boyutlu Hidrofobik Polar Yan Zincir) modeli temel alınmıştır. Çok çeşitli alanlarda çözümü zor problemlerde Yapay Zekâ algoritmaları ciddi başarılar göstermektedir. Aday protein modellerinin oluşturulmasında arıların besin arama davranışlarını modelleyen Yapay Arı Kolonisi Algoritması temelli oluşturulan ayrık model kullanılmıştır. Önceki çalışmalarda kullanılan başarımların test edildiği örnek dizilerde sonuçlar alınmıştır.
Anahtar Kelimeler: 
Biyoenformatik, Protein Yapı Tahmini, Yapay Arı Koloni Algoritması, Ayrık Optizasyon

Abstract:
Tasks that proteins perform are directly related to tertiary structure named native/natural conditions. Proteins are folded into three dimensional structures they perform in which random situation they are. Recently, although arrays of numerous proteins, primary structure, are known, tertiary structures those explain their functions are not known.  Prediction of the tertiary structures of amino acids in an array by using the properties that induce the tertiary structure will give rise to understanding of real nature/condition of proteins and their use in scientific area. Scientific world is of the same opinion that understanding of the proteins exactly will open a new age on realization of vitality functions, recovery of the diseases that do not have any therapy, production of artificial tissues and organs and on many areas.
Studies on translation of proteins to their natural structure found tendency of derivation/provision of minimal free energy level. It is observed that the hydrophobic characteristics of amino acids is the most effective power on this level. HP model, used in calculation of free energy levels and based on the amino acids grouped by their hydrophobic characteristics, is standing out with its simplicity and reality. In our study, 3DHP-SC (Three dimensional hydrophobic side chain) model developed by investigation of the protein behavior of HP model in nature. Artificial intelligence algorithms show remarkable success to problems hard to be solved in numerous fields. The discrete model based on Artificial Bee Colony Algorithm that is modelling the foraging behaviors of bees in forming models of candidate proteins. We got the results on sample arrays that are previously used for testing the success and compared them with the previous ones.
Keywords: Bioinformatics, Protein Structure Prediction, Artificial Bee Colony, Discrete Optimization