Makine Öğrenimi Yaklaşımı ile Homolog Protein Tespiti

Ebat: px

Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Makine Öğrenimi Yaklaşımı ile Homolog Protein Tespiti"

Derya Yumlu
8 yıl önce
İzleme sayısı:

1 Makine Öğrenimi Yaklaşımı ile Homolog Protein Tespiti, Gökmen Zararsız, Dinçer Göksülük, Osman Saraçbaşı Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı XVI. Ulusal Biyoistatistik Kongresi, Eylül 2014, Antalya

2 İçerik 1 İlaç Keşfi 2 Proteinin 3B Yapısının Belirlenmesi 3 Homolog Proteinlerin Belirlenmesi 4 Makine Öğrenimi Yaklaşımı

3 İlaç Keşfi ve Gelişimi

4 İlaç Keşfi ve Gelişimi

5 İlaç Keşfi ve Gelişimi Protein = Reseptör

6 Proteinin 3B Yapısı Deneysel Yöntem: X-Işını Kristalografi (%90)

7 Çözüm Homoloji Modellemesi (Homology Modeling) Homoloji: Farklı türlerde, proteinler ve genler arasındaki ortak atanın varlığı. Homoloji modellemesi ile 3B yapısı bilinen protein yapıları kullanılarak 3B yapısı bilinmeyen protein yapıları kestirilebilir.

8 Nasıl? Benzer Dizilerin Bulunması Dizi Hizalama (Sequence Alignment) Evrimsel süreçte protein dizileri 3 boyutlu yapılardan daha hızlı bozulmuştur. Benzer Dizi > Benzer 3B Yapı > Benzer Fonksiyon

9 Nasıl? Benzer Dizilerin Bulunması Dizi Hizalama (Sequence Alignment) Evrimsel süreçte protein dizileri 3 boyutlu yapılardan daha hızlı bozulmuştur. Benzer Dizi > Benzer 3B Yapı > Benzer Fonksiyon

10 Homolog Protein Tespiti BLAST: Basic Local Alignment Search Tool

11 Homolog Protein Tespiti

12 Homolog Protein Tespiti

13 Homolog Protein Tespiti

14 Homolog Protein Tespiti

15 BLAST Yeterli mi? BLAST homolog proteinlerin tespitinde hızlı ancak duyarlılığı düşük (dizi benzerliği < %30) bir yöntemdir. Neden? Sadece dizi benzerliklerini kullanır. Dizi benzerlikleri dışında proteinler arasındaki benzerlikler nasıl ölçülebilir?

16 Çalışmada Kullanılan Değişkenler 1 PSI-BLAST (Position-Specific Iterated BLAST) 2 RPS-BLAST (Reversed Position Specific BLAST) 3 SSEA (Secondary Structural Elements Alignment) 4 PPA (Profile-profile-alignment) 5 PSPA (Profile-structural-profile-alignment)

17 Çalışmada Kullanılan Değişkenler

18 Protein Sınıflaması SCOP (Structural Classification of Proteins) veri tabanı

19 Protein Sınıflaması

20 Protein Sınıflaması

21 Veri Seti Çalışmada, aynı süper ailedeki proteinler homolog olarak kabul edildi (ilk 3 indis benzerliği). İlk 3 indis benzer ise homolog (+1) İlk üç indis farklı ise homolog değil (-1)

22 Veri Seti

23 Destek Vektör Makineleri (SVM)

24 Bagging SVM

25 Performans Çekirdek fonksiyonu: Radyal tabanlı fonksiyon Geçerlilik: 10 katlı çapraz geçerlilik SVM bagsvm DUY SEC PKD NKD DSO MCC Performans Olculeri

26 Değişken Önemlilikleri Recursive Feature Elimination (Tekrarlı Değişken Eleme): caret paketi PSI RPS PPA SSEA PSPA Degisken Onemlilikleri

27 Gelecek Çalışmalar Veri Seti 1835 protein > 1,682,695 protein çifti Veri tabanı oluşturma Homolog proteinlerin bulunması ile ilgili veri tabanı Server kurma. Tübitak projesi

28 Kaynaklar Altschul, Stephen F., et al. "Basic local alignment search tool." Journal of molecular biology (1990): Altschul, Stephen F., et al. "Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of protein database search programs." Nucleic acids research (1997): Yan, Ren-Xiang, et al. "DescFold: a web server for protein fold recognition." BMC bioinformatics 10.1 (2009): 416. Zhang, Ziding, Sunil Kochhar, and Martin G. Grigorov. "Descriptor-based protein remote homology identification." Protein science 14.2 (2005): S.D. Jones, P.D. Warren, in: Drug Discovery and Development, M.S. Chorghade (Eds.) John Wiley and Sons, New Jersey, U. Rester, From virtuality to reality-virtual screening in lead discovery and lead optimization: a medicinal chemistry perspective, Curr Opin Drug Discov Devel 11 (2008) J.M. Rollinger, S. Hermann, L. Thierry, in: Natural Compounds as Drugs Volume I. F. Petersen, R. Amstutz (Eds) Birkhäuser, Basel, 2008.

Benzer belgeler

RNAi Teknolojisinin Deneysel Aşamaları ve Tedavideki Geleceği

RNAi Teknolojisinin Deneysel Aşamaları ve Tedavideki Geleceği sirna Doç.Dr. Metiner Tosun EÜ Eczacılık Fakültesi Farmakoloji AD Trabzon Ekim 07 Geleneksel ilaç geliştirme fazları: Doğrusal süreç 1-5 yıl