Protein/amino asit dizilimlerinin yapay zeka ile değerlendirilmesinde yeni yaklaşımların geliştirilmesi

Biyoenformatik alanında protein veya amino asit üzerine gerçekleştirilen çalışmalar ve araştırmalar, proteinlerin yapılarının anlaşılabilmesi ve proteinlerin hücresel aktivitelerdeki rollerinin belirlenmesi açısından büyük bir önem arz etmektedir. Yapılan araştırmalar incelendiğinde, protein fonksiyonlarının belirlenmesi, proteinler arasındaki etkileşimlerin tahmin edilmesi, protein ikincil yapılarının bulunması, protein ailelerinin sınıflandırılması, kodlayan ve kodlamayan mRNA'ların belirlenmesi, viral-konak etkileşimlerinin tahmin edilmesi ve ilaç-hedef etkileşimlerinin tespit edilmesi ile ilgili çalışmaların aktif bir şekilde yürütüldüğü gözlemlenmiştir. Tez çalışmasında, söz konusu araştırma alanlarına yönelik yapay zeka tabanlı yeni analiz yaklaşımları geliştirilmiştir. Bu çerçevede, protein dizilimlerini sayısallaştırmak için algoritmik-tabanlı yeni bir kategorisel yaklaşım geliştirilmiştir. Algoritmik-tabanlı yaklaşım kapsamında, üç farklı protein sayısallaştırma yöntemi önerilmiştir. Bu doğrultuda, önerilen protein dizilimlerini sayısallaştırma yöntemleri: • Protein dizilimlerini sayısallaştırmak için AVL ağacı tabanlı protein sayısallaştırma yöntemi önerilmiş ve bu yöntemin başarımı COVID-19 hastalığına neden olan SARS-CoV-2 virüsünün proteinleri arasındaki etkileşimleri üzerinde test edilmiştir. Bu yöntem, içeriğinde bulunan ikili arama ağaç yapısı nedeniyle algoritmik-tabanlı kategoride değerlendirilmiştir. • Entropi hesaplamasına dayanan protein sayısallaştırma yöntemi önerilmiş ve viral genomlar üzerindeki protein-protein etkileşimlerini belirlemek için kullanılmıştır. Bu yöntemde ise Shannon entropisi kullanılması nedeniyle algoritmik-tabanlı kategoride değerlendirilmiştir. • Hem Fibonacci sayılarını hem de hash tablosunu içeren (FIBHASH) protein sayısallaştırma yöntemi önerilmiş ve bu yöntemin başarımı, protein ailelerini belirlemek için değerlendirilmiştir. Bu yöntem, Fibonacci sayılarını ve hash tablosunu içeren hibrit bir yöntemdir. Hash tablosu veri yapıları ve algoritma analizinde sıklıkla kullanıldığı için, FIBHASH yöntemi algoritmik-tabanlı yöntem olarak değerlendirilmiştir. • Önerilen protein sayısallaştırma yöntemleri SARS-CoV-2 virüsü ve konak hücreleri arasındaki etkileşimleri tahmin etmek için kullanılmış ve hem önerilen protein sayısallaştırma yöntemlerinin hem de literatürde en çok kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması yapılmıştır. Önerilen protein sayısallaştırma yöntemleriyle elde edilen yapay zekâ değerlendirme başarımları, protein analizi alanlarında yapılacak olan yeni çalışmalar için ümit verici olmuştur.