Protein yapı tahmini için yapısal profil matrislerinin geliştirilmesi
Developing structural profile matrices for protein structure prediction
Yazar: NUH AZGINOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ METE ÇELİK ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER AYDIN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Proteinler hücrelerdeki bütün biyolojik olayların yapı taşlarıdır. Proteinler sentezlendikten sonra üç boyutlu hallerini almalarıyla birlikte kendilerine has çeşitli fonksiyonları gerçekleştirebilirler. Dolayısıyla proteinin yapısının bilinmesi, işlevinin bilinmesi anlamına gelmektedir. Proteinlerin yapısal topolojileri incelendiğinde protein ikincil yapısı, çözücü erişilirlik ve bükülme açısı gibi bir boyutlu yapı tahmin elemanlarının protein yapılarının analiz ve modellemesinde oldukça önemli bir rol oynadığı görülmüştür. Dolayısıyla bir boyutlu protein yapı tahmini daha ayrıntılı üç boyutlu yapı tahmin görevleri için anahtar adım olarak kabul edilmektedir.

Bu tez çalışmasında ikincil yapı, çözücü erişilirlik ve bükülme açısı gibi protein 1-boyutlu yapıları için tahminlerde kullanılmak üzere YPM üretim yöntemleri geliştirilmiştir. Hali hazırda kullanılan DSPRED yöntemine PSI-Blast ve HHMAKE PSSM'lerin ve HHblits ile üretilen YPM'lerin (YPM-1) yanında Pfamscan, Prosite, Afin Boşluk ve LOMETS yöntemiyle üretilen dört farklı YPM'ler (YPM-2) girdi olarak verilmiştir. Netice itibariyle test veri kümeleri üzerinde bu yöntemlerin başarı oranları tespit edilmiştir. Başka bir deyişle geliştirilen YPM yöntemleri bir boyutlu protein yapı tahmin doğruluğunu artırmak amacıyla kullanılmıştır. Literatürdeki benzer bir yöntem olan Homolpro ile de kıyaslanan geliştirilen yöntemlerin önemli ölçüde başarılı olduğu tespit edilmiştir. Çalışma, gelişmiş YPM üretme yöntemleri geliştirmenin bir boyutlu protein yapı tahmini doğruluğunu önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.

Abstract:
Proteins are the building blocks of all biological events in cells. Once proteins are synthesized, they take their three-dimensional form and perform various unique functions. Therefore, knowing the structure of the protein means knowing its function. When structural topologies of proteins are examined, it is seen that one-dimensional structure estimation elements such as protein secondary structure, solvent accessibility and torsion angle play very important role in the analysis and modeling of protein structures. One-dimensional protein structure prediction is considered a key step for more detailed three-dimensional structure prediction tasks.

In this thesis, new structural profile matrix production methods have been developed to be used for estimation of protein 1-dimensional structures such as secondary structure, solvent accessibility and torsion angle. In addition to PSI-Blast and HHMAKE PSSMs, and structural profile matrices produced with HHblits (YPM-1), four different structural profile matrices (YPM-2) produced by Pfamscan, Prosite, Affine Gap and LOMETS method are used as inputs to the DSPRED method which is already used. Cross-validation experiments on two benchmark datasets and at various similarity intervals demonstrate that the proposed profiling strategies perform significantly better than Homolpro, a state-of-the-art method for incorporating template information, as assessed by statistical hypothesis tests. The study demonstrates that the development of improved structural profile matrix generation methods significantly increases the accuracy of one-dimensional protein structure prediction.