Using machine learning methods to predict protein contact map

Protein, peptit bağları ile birbirne bağlanmış amino asit rezidülerinden oluşan insan vücudunda çok önemli biyolojik makro moleküldür. Protein yapısı, onun dizileriyle belirlendiği için protein dizilerinden protein yapısı tahmini biyoinformatikte en önemli temel problem olmuştur. Protein rezidülerinin temas haritası proteinin üç boyutlu biçiminin bilgisini içermektedir. Bu tezde protein temas haritası tahmini; sinir ağları, lojistik regresyon, destek vektör makineleri ve diğer bilinen birkaç makine öğrenme metotları temel alınarak sunulmuştur. Bu tezde, sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlar, Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Decorate ve Dagging algoritmalarının protein rezidü temas haritalarını tahmin etmede bizim veri setimiz üzerinde daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir.