Protein-ligand komplekslerinin konvolüsyenel sinir ağları ile moleküler tanınması
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (EN)
As a sub-discipline of Artificial Intelligence, deep neural networks have received enormous interest in research and industrial applications over the last decades owing to their highly successful performance in addressing and solving broad areas of problems. Hence, especially hitherto achievements in computer-aided drug design brought an extra impetus with the novel deep learning approaches in structure-based drug design etiology. Our group offers a novel convolutional neural network model, deepMLR, that casts insight into the molecular recognition of ligand molecules and a receptor protein molecule. Having compared our model and a few other existing models with a case study of a traditional approach, herein, we present the success story of a deep learning model straight.
Author
Hüseyin Güner
Institution

Abdullah Gül University
Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
How to Cite
Hüseyin Güner (Master Thesis). Protein-ligand komplekslerinin konvolüsyenel sinir ağları ile moleküler tanınması, 2022, Abdullah Gül University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Abdullah Gül University
- Reklam değerinin yapay zeka tarafından oluşturulan reklamlara yönelik tutum ve tüketici satın alma niyeti üzerindeki etkisi: Planlı davranış teorisi perspektifi(2025)
- Proton iletken polimer/metal organik kafes yapılar içeren kompozit membranlar(2015)
- Bozulmuş görsel alan ve fotonik fener tabanlı eş fazlı algılama için tek modlu optik alıcı performans değerlendirmesi(2016)
- Yeni [1]benzothieno[3,2-b][1]benzothiophene (BTBT)-temelli moleküler yarıiletkenler ve organik alan etkili transistör uygulamaları(2021)
- Yüksek performanslı organik transistörler ve güneş pilleri uygulamaları için yeni yarı iletken malzemeler(2022)
- Peynirden ilk defa izole edilen Loigolactobacillus coryniformis FOL-19'un yeni nesil dizilenmesi ve diğer L. coryniformis suşlarıyla karşılaştırmalı genomik analizleri(2023)