Yapay zekâ tekniklerinin kullanımıyla protein etkileşimlerinin sekans bilgisine dayalı tahmini

Proteinler hücre içerisindeki tüm olaylarda önemli roller oynarlar ve biyolojik yapıların temelini oluştururlar. Görevlerini yerine getirirken proteinler diğer protein ve moleküllerle farklı yapı ve şekillerde iletişim kurarlar. Protein-protein etkileşimleri denilen bu yapılar tüm biyolojik süreçlerin yürütülmesinde görev alırlar. Bu sebeple etkileşimlerin belirlenmesi araştırmacıların yoğunlaştığı önemli bir çalışma konusudur. Proteinler arasında kurulan etkileşimlerin tespit edilmesi için farklı yöntemler kullanılmaktadır. Bu yöntemler temel olarak in-vivo, in-vitro ve in-silico olarak gruplandırılmaktadır. Etkileşimlerin deneysel olarak belirlenmesi laboratuvar ortamında yapılan yüksek hacimli çalışmalar olarak değerlendirilmektedir. Bu çalışmalar çok fazla zaman ve çaba gerektirmektedir. Ayrıca araştırmacılar bu tür çalışmaların yanlış pozitif ve yanlış negatif oranlarının da oldukça yüksek olduğunu vurgulamaktadırlar. Laboratuvar ortamında yapılan bu çalışmaları desteklemek ve onlara ön bilgi sunmak gibi amaçlarla hesapsal etkileşim tahmini yöntemleri yoğun olarak çalışılmaktadır. Bu çalışmada proteinler arasında meydana gelen etkileşimlerin tahmini için hesapsal metotlar önerilmiştir. Bu metotlarda eldeki veri tabanlarından alınan protein sekans bilgilerini kullanan özellik çıkarım adımları üretilmiştir. Bu şekilde önerilen metotlar tüm protein veri kümelerine uygulanabilmekte olup proteinler hakkında farklı özelliklerin bilinmesine ihtiyaç duyan hesapsal metotlardan farklılık göstermektedir. Elde edilen özellik matrisleri kullanılarak destek vektör makinesi tabanlı bir sınıflandırma sistemi ile etkileşim tahmini yapılmaktadır. Önerilen sistemlerin performansları sık kullanılan değerlendirme ölçütleri ile test edilmiştir. Önceki çalışmalarla karşılaştırılarak önerilen sistemlerin farklı veri kümeleri üzerinde elde ettiği sonuçların başarılı ve kabul edilebilir oldukları görülmüştür.