Protein protein etkileşim ağlarında güvenilirlik analizleri
Protein interaction networks and network stability analysis
Yazar: VOLKAN ALTUNTAŞ
Danışman: DOÇ. DR. MURAT GÖK
Yalova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Çoklu moleküllerin etkileşimleri biyolojik aktiviteleri ortaya çıkarmaktadır. Biyolojik
ağlar, temel işlemlerin hücresel aktiviteleri nasıl kontrol ettiğini anlamak için, eşsiz
bilgi birikimiyle büyük bir potansiyel sağlar. Gürültülü ağlardan elde edilen hesaplama
bilgisi güvenilir değildir ve bilginin türüne göre ağ topolojisinin etkisi olabilmektedir.
Protein-protein etkileşim (PPI) ağları, yüksek oranlarda yanlış pozitif ve yanlış negatif
kenarlar içeren belirsiz topolojiler ve gürültüye sahiptir. Bu tez çalışmasında bir ağ
topolojisindeki olası mutasyonların bu ağın içerdiği bilgiyi ve ağ üzerinde çalışan
algoritmaları etkileyebileceği hipotezi önerilmektedir. Tezin amacı ağda
bulunabilecek mutasyonların ağ güvenilirliğini nasıl etkilediğinin araştırılmasıdır. Tez
çalışmasında, mutasyonların hem gerçek hem de sentetik ağlar üzerindeki etkisini
göstermek amacıyla, belirli bir ağda etkisi yüksek yapay mutasyonlar oluşturmak için
yöntem geliştirilmiştir. Hedef ağın mutasyonlar karşısındaki duyarlılığını
değerlendirmek için uygunluk ölçümleri geliştirilmiştir. Ağların kırılganlığının veya
kararlılığının matematiksel tanımlamasını yaparak sentetik ağların ve biyolojik PPI
ağlarının mutasyonlar karşısındaki kıyaslamaları gerçekleştirilmiştir. Lypunov
üstelleri ile ağ güvenilirliği arasındaki ilişkiler incelenerek, aralarındaki korelasyon
varlığı araştırılmıştır. Yüksek işlem yükü gereksinimi olan ağda mutasyon oluşturma
yöntemi ile elde edilen güvenilirlik sonuçlarının daha hızlı ve kolay tespit edilmesini
sağlamak için Lypunov üstel temelli öz nitelik geliştirilmiştir.

Abstract:
Interactions of multiple molecules reveal biological activities. Biological networks
provide great potential with unmatched knowledge to understand how basic processes
control cellular activities. Computing information obtained from noisy networks is
unreliable and depending on the type of information, network topology can have an
effect. Protein-protein interaction (PPI) networks have indeterminate topologies and
noise with high rates of false positive and false negative edges. In this thesis, it is
suggested that possible mutations in a network topology may affect the information
contained in this network and the algorithms running on the network. The aim of the
thesis is to investigate how mutations in the network affect network reliability. In the
thesis, in order to show the effect of mutations on both real and synthetic networks, a
method has been developed to create highly effective artificial mutations in a particular
network. Conformity measurements have been developed to evaluate the sensitivity of
the target network to mutations. By comparing the fragility or stability of the networks,
comparisons of synthetic networks and biological PPI networks against mutations
have been performed. Relationships between Lypunov's exponentials and network
reliability were investigated to see if there was a correlation between them. Lypunov's
exponential-based attribute has been developed to ensure faster and easier detection of
reliability results obtained by the method of generating a mutation in the network,
which requires high processing load.