Derin öğrenme mimarileri ve kelime yerleştirme tekniklerini kullanarak antikanser peptit tahminleme
Anti-cancer peptide prediction using deep learning architectures and word embedding techniques
Yazar: ONUR KARAKAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP HİLAL KİLİMCİ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Biyomedikal araştırmalar = Biomedical research ; Yapay Zeka Endeksi = Artificial Intelligence Index

Özet:
Antikanser peptitler (ACP'ler), antineoplastik özellikler sergileyen bir peptit grubudur.
ACP'lerin kanser önlemede kullanımı, geleneksel kanser tedavilerine uygun bir alternatif
sunabilir çünkü daha yüksek seçicilik ve güvenlik derecesine sahiptirler. Son bilimsel
gelişmeler, istenen hücreleri etkin bir şekilde tedavi eden peptit tabanlı terapilere ilgi
uyandırmıştır. Ancak, peptit dizilerinin sayısı artarken, güvenilir bir tahmin modeli
geliştirmek zorlaşmıştır.
Bu çalışmada, kelime yerleştirme ve derin öğrenme modellerini birleştirerek antikanser
peptitlerini kategorize etmek amaçlanmıştır. Word2Vec, GloVe, FastText ve One-HotEncoding gibi yöntemler peptit dizilerini çıkarmak için kullanılmıştır. Bu yerleştirme
modellerinin çıktıları, CNN, LSTM, BiLSTM gibi derin öğrenme modellerine
beslenmiştir. Önerilen yöntemin etkisini göstermek için ACPs250 ve Independent veri
setlerinde deneyler gerçekleştirilmiştir.
Başka bir yaklaşımda, TF-IDF vektörleştirmesi ve destek vektör makineleri (SVM'ler),
naive Bayes, tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve kapılı tekrarlayan birim (GRU) gibi
modeller kullanılmıştır. Çalışmanın değerini göstermek için çeşitli deneyler yapılmış ve
ENNACT, ENNAACT+A, ENNAACT+B ve ACP740 gibi yaygın veri kümeleri
kullanılmıştır.
Deneysel sonuçlar, önerilen modelin sınıflandırma doğruluğunu, mevcut çalışmalara
kıyasla artırdığını gösterdi. Önerilen FastText+BiLSTM kombinasyonu, ACPs250 veri
seti için %92,50 ve Independent veri seti için %96,15 doğruluk oranı sergileyerek yeni
bir başarı durumunu belirler ve ayrıca ENNACT veri kümesi için GRU ile %90,28,
ENNACT+A veri kümesi için RNN ile %91,44, ENNAACT+B veri kümesi için RNN ile
%91,76 ve ACP740 veri kümesi için GRU ile %97,12 olan en iyi sınıflandırma
doğruluklarını göstermektedir.

Abstract:
Antikanser peptides (ACPs) are peptides known for their antineoplastic properties,
potentially serving as an alternative to traditional cancer treatments due to their enhanced
selectivity and safety. Recent scientific progress has sparked interest in peptide-based
therapies that target specific cells. However, the growing number of peptide sequences
poses challenges in developing accurate prediction models.
This study aimed to create an effective model for categorizing ACPs by combining word
embedding and deep learning techniques. Initially, methods like Word2Vec, GloVe,
FastText, and One-Hot-Encoding were employed to extract peptide sequences as
embeddings. These embeddings were then used as inputs for deep learning models like
CNN, LSTM, and BiLSTM. To showcase the proposed framework's impact,
comprehensive experiments were conducted on well-established datasets, ACPs250 and
Independent.
An alternative approach involved TF-IDF vectorization and models such as SVMs, naive
Bayes, RNNs, and GRUs. To emphasize the study's value, a systematic series of
experiments was performed on widely-used datasets with substantial data sizes, including
ENNACT, ENNAACT+A, ENNAACT+B, and ACP740.
Experimental results demonstrated that the proposed model improved classification
accuracy compared to existing studies. The recommended FastText+BiLSTM
combination established a new success rate with 92.50% accuracy for the ACPs250
dataset and 96.15% for the Independent dataset. Furthermore, it achieved the best
classification accuracies for the ENNACT dataset with GRU at 90.28%, ENNACT+A
dataset with RNN at 91.44%, ENNAACT+B dataset with RNN at 91.76%, and ACP740
dataset with GRU at 97.12%.