Protein-protein arayüzü gösterimi için çoklu görünümlü karşılaştırmalı otomatik kodlayıcı-transformatör yaklaşımı: Biyolojik ve işlevsel içgörülerin ortaya çıkarılması

Protein-protein etkileşimleri, çeşitli biyolojik süreçlerde hayati roller oynayarak yaşam için gerekli olan hücresel işlevleri düzenler. Bu etkileşimlerin gerçekleştiği arayüzler, hastalık yollarının altında yatan mekanizmaları anlamak için odak noktalarıdır. Protein-protein arayüzlerinin doğru temsili, biyolojik önemlerini çözmek ve terapötik müdahaleler tasarlamak için zorunludur. Bu tez, büyük bir veri setinden temsiller öğrenmek için bir graf tabanlı çoklu görüş karşılaştırmalı otomatik kodlayıcı ve bir transformer kullanan yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Kapsamlı değerlendirmeler, yöntemin protein-protein arayüzlerinin yapısal ve işlevsel özelliklerini doğru bir şekilde yakalamadaki etkinliğini göstermektedir. Öğrenilen temsiller, biyolojik alaka tahmini, biyolojik ve kristal sınıflandırma ve Gen Ontolojisi terim tahmini gibi görevlerde uygulanarak, PPI'ları anlamadaki çok yönlülüğünü ve faydasını ortaya koymaktadır. Açıklanabilir yapay zeka tekniklerini entegre ederek, model tahminlerine katkıda bulunan anahtar özellikler belirlenmekte ve sonuçların yorumlanabilirliği artırılmaktadır. Ayrıntılı bir vaka çalışması, bu yöntemlerin pratik uygulamasını göstermekte ve biyolojik araştırma ve ilaç keşfi için sağladığı eyleme geçirilebilir içgörüleri vurgulamaktadır. Genel olarak, bu tez, protein-protein etkileşimlerini anlamayı ilerleterek, arayüzlerin karmaşık yapısal ve işlevsel özelliklerini yakalayan yorumlanabilir temsiller sağlayarak biyomedikal çalışmaları ve terapötik gelişmeleri kolaylaştırmaktadır.