Yapay sinir ağları kullanılarak FTIR spektroskopik sinyallerinden proteinlerin ikincil yapılarının saptanması
| dc.contributor.author | Severcan, Mete | |
| dc.contributor.author | Severcan, Feride | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-06T18:07:15Z | |
| dc.date.available | 2025-02-06T18:07:15Z | |
| dc.date.issued | 2003 | |
| dc.department | Altınbaş Üniversitesi | en_US |
| dc.description | 01.04.2003 | en_US |
| dc.description.abstract | Protein ikincil yapılarının, Fourier Transform Infrared (FTIR) spektrumlarmdan, yapay sinir ağları kullanılarak hassas bir şekilde kestirimi amacıyla yöntemler geliştirildi. Yapay sinir ağları ile protein ikincil yapıları kestiriminde en önemli sorun sinir ağının öğrenmesi için gerekli eğitim örneklerinin sınırlı sayıda olması, bu nedenle sinir ağının genelleştirme özelliğinin iyi olmamasıdır. Bu çalışmada, genelleştirme başarımmı iyileştirecek algoritmalar geliştirildi ve eğitim örneklerinin sayısını artırmak için de x-ışını karakterizasyonu bilinen yeni protein FTIR spektrumları elde edildi. Sinir ağlarındaki genelleştirmeyi iyileştirmek için eğitim verilerinin önişlemesi, düzenlileştirilmiş sinir ağı yapıları, ve çok sayıda sinir ağı çıktılarının tümleştirilmesi üzerine çalışmalar yapıldı. Yapay olarak çoğaltılmış spektrumların ayrık cosinüs dönüşümlerinin girdi olarak uygulandığı, Bayes düzenlileştirilmiş ve eniyileştirilmiş bir sinir ağı mimarisi en başarılı sonucu verdi. Sinir ağları çıktıları maksimum olabilirlik kuralı ile tümleştirilerek kestirimler elde edildi. Çalışmanın başında, ikincil yapı parametreleri, $\\alpha$ -heliks, $\\beta$ -tabaka ve dönme için, o zaman için literatürde en düşük değerler olarak elde ettiğimiz standart kestirim hataları sırasıyla, %7.7, %6.4, ve %4.8 idi. Bu değerler bu çalışma sonucunda sırasıyla %4.2, %3.5, ve %3.2 düzeylerine düşürüldü. Belirtilen sonuçlar, geliştirilen algoritmanın şu anda literatürde aynı veri kümesini kullanan diğer algoritmalara göre başarımının daha üstün olduğunu göstermektedir. Raporun sonunda, geliştirdiğimiz bu yöntemin tıpta değişik hastalıkların protein ikincil yapılarında oluşturduğu değişiklikleri saptayabileceğini göstermek amacıyla bir uygulama sunuldu. Bu uygulamada, geliştirilen kestirim yöntemi kullanılarak diğer yöntemlere göre oldukça kısa bir sürede ve daha doğru olarak, diyabetin mikrosomal membran proteinlerinin ikincil yapılarda oluşturduğu değişimler saptandı ve değişik antioksidant karışımlarının diyabetin neden olduğu hasarı onardığı gözlendi. | en_US |
| dc.identifier.endpage | 1 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 1 | en_US |
| dc.identifier.trdizinid | 600100 | |
| dc.identifier.uri | https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/600100 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12939/5509 | |
| dc.indekslendigikaynak | TR-Dizin | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Proje | en_US |
| dc.relation.tubitak | info:eu-repo/grantAgreement/TUBITAK//EEEAG/100E036 | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.snmz | KA_TR-Dizin_20250206 | |
| dc.subject | Spektroskopi | en_US |
| dc.subject | Biyokimya ve Moleküler Biyoloji | en_US |
| dc.title | Yapay sinir ağları kullanılarak FTIR spektroskopik sinyallerinden proteinlerin ikincil yapılarının saptanması | en_US |
| dc.type | Project | en_US |
