SARS-CoV-2 proteaza ve H-ACE2'ye karşı yeni aday moleküllerin kenetlenme çalışmaları yoluyla belirlenmesi
Determination of new candidate molecules against SARS-CoV-2 proteaza and H-ACE2 through connection studies
Yazar: PUNAR ALİYEVA
Danışman: DOÇ. DR. VİLDAN ENİSOĞLU ATALAY
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Moleküler Biyoloji Ana Bilim Dalı / Moleküler Biyoloji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Biyoloji = Biology ; Genetik = Genetics

Özet:
Son zamanlarda yeni koronavirüs hastalığı salgını, Covid-19 dünya çapında insan nüfusu için tehdit oluşturdu. Bununla birlikte şiddetli akut solunum sendromu ile genetik benzerlikleri nedeniyle virüs SARS-CoV-2 olarak adlandırılmıştır. Spesifik terapötikler ve aşılar bu yönde çabalar gerektirsede dünya nüfusunun virüsun mutasyonlarına ulaşmak zor bir hedef ola bilir. Bu Koronovirüsün (SARS-CoV-2) başlıca proteazları hastalığın yayılması sırasında kritik bir rol oynar ve bu nedenle hala ilaç keşfi için önemli bir hedefi temsil eder. Şu an itibariyle enfekte hastalar için hala resmi bir tedavi yok.
Bu tez çalışmasında, SARS-CoV-2  hastalığı için proteaz ACE2'ye karşı yeni aday moleküllerin güçlü inhibitörlerini belirlemek için biyoinformatik tabanlı moleküler kenetlenme çalışmaları gerçekleştirilmektedir. Bu araştırmada SARS-CoV-2 hastalığının tedavisinde etkili olabileceği düşünülen ligand moleküllerin afiniteleri araştırılmıştır. Bunun için önce referans moleküller olmak üzere bütün ligand moleküllerin yazılımı Spartan'14 programında yapılmıştır. Autodock Vina programıyla bağlanma değerleri ölçülüp, Discovery Studio Visualizer programında ise ligandın proteinle etkileşimde olduğu amino asitlerin diyagramı elde edilmiştir. Moleküllerin çeşitli parametrelerinin lineer regresyon analizi ise Microsoft Excel programı yardımıyla yapılmış, parametrelerin afiniteye olan etkisi incelenmiştir.

Abstract:
The recent outbreak of novel coronavirus disease, Covid-19 has posed a threat to the human population worldwide. However, due to its genetic similarities with severe acute respiratory syndrome, the virus was named SARS-CoV-2. While specific therapeutics and vaccines require efforts in this direction, achieving mutations of the virus in the world's population can be a difficult target. The major proteases of this Coronovirus (SARS-CoV-2) play a critical role during disease spread and therefore still represent  an important target for drug discovery. As of now, there is still no official treatment for  patients.
In this thesis, bioinformatics based  molecular docking studies are carried out to identify potent inhibitors of new candidate molecules against the protease ACE2 for SAR-CoV-2 disease. In this study, the affinities of ligand molecules, including reference molecules, was made in Spartan'14 program. The binding values were measured with the Autodock Vina program and the diagram of the amino acids where the ligand interacts with the protein was obtained in the Discovery Studio Visualizer program. Linear regression analysis of various parameters of molecules was made with the help of                                   Microsoft Excel program and the effect of parameters on affinity was examined.