Proteinlerin düzensiz bölgelerinin tahmininde yeni öznitelik kodlama yöntemleri

Canlıların temel yapıtaşlarından olan proteinler, biyokimyasal aktivitelerin hemen hemen tümünde rol alırlar. Biyokimyasal aktivitelerdeki değişimler canlı için kritik öneme sahiptir. Örneğin, protein işlev bozukluğundan kaynaklanan biyokimyasal reaksiyon değişimleri ciddi bir takım hastalıklara neden olabilmektedir. Bu nedenle proteinlerin yapısının tespit edilmesi hayati önem arz etmektedir. Proteinlerin işlevlerini anlayabilmek için ilk olarak yapılarının anlaşılması gerekmektedir. Bu yapıları tespit etmek amacıyla, Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR), Nuclear Overhauser Effect, X-Ray Crystallography, DNA microarray teknolojisi gibi in vitro (laboratuvar ortamı) yöntemler kullanılmaktadır. In silico (bilgisayar, hesaplamalı ortamı) yöntemlerin uygulaması in vitro yöntemlere göre maliyet / fayda ve zaman açısından daha çok tercih edilmektedir. Bu durum beraberinde aminoasitlerin birbirleri ile olan fizikokimyasal ilişkilerinin tespit edilmesi, proteinlerin yapılarının modellenmesi, metabolik yolların tahmin edilmesi gibi çalışmaları hızlandırmıştır. Bu tez çalışmasında, proteinlerdeki düzensiz bölgelerin tahmini için proteini oluşturan amino asitlerin (kalıntı) farklı biyokimyasal ve fiziksel özellikleri kullanılarak yeni iki adet öznitelik kodlama yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen birinci yöntem proteinlerin amino asitlerin fizikokimyasal özellikleri, proteinlerin pozisyon-skor matrisi (PSM) ve SPINE-X protein özellikleri temelinde geliştirilmiştir. İkinci yöntemin geliştirilmesinde ise, dalgacık teoremi kullanılmıştır. Bu öznitelik kodlama yöntemleri makine öğrenmesi algoritmaları ile Protein Structure Prediction Center tarafından yayınlanan CASP 10 veri seti üzerinde test edilmişlerdir. Elde edilen deneysel sonuçlar literatürdeki yöntemlerle kıyaslanmıştır.