Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/3008
Browse
2 results
Search Results
Master Thesis Machine Learning-Assisted and Fluorescence Protein-based Biosensor Design for Amyloid-Beta Detection(01. Izmir Institute of Technology, 2025) Baydur, Şefika; Uyar, Arzu; 03.01. Department of Bioengineering; 03. Faculty of Engineering; 01. Izmir Institute of TechnologyYeşil Floresan Proteinler (GFP) ve kimerik türevleri, floresans temelli biyolojik çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tezde, floresan ve floresan olmayan GFP varyantları arasındaki yapısal ve dinamik farklılıkları araştırmak için moleküler dinamik (MD) simülasyonları kullanılmıştır. MD simülasyonları sırasında, floresan GFP varyantları tarafından oluşturulan konformasyonlar 'floresan' sınıfına, floresan olmayan varyantların konformasyonları ise 'floresan olmayan' sınıfına atanmıştır. Elde edilen konformasyonların alfa karbon (Cα) koordinatları, makine öğrenimi (ML) uygulamaları için üç boyutlu bir veri seti oluşturmuştur. Bu iki durumu dinamik özelliklerine göre sınıflandırmak amacıyla Doğrusal Diskriminant Analizi (LDA) uygulanmıştır. Bu bulgulara dayanarak, literatürdeki patentli bir vektör yapısı temel alınarak, amiloid-β 1–42 ve GFP'yi 14 amino asitlik bir bağlayıcı aracılığıyla birleştiren hesaplamalı bir kimerik GFP modeli oluşturulmuştur. Kimerik protein AlphaFold kullanılarak modellenmiş ve yapısal stabilitesini değerlendirmek için MD simülasyonlarına tabi tutulmuştur. Floresan sinyal üretme potansiyelini değerlendirmek amacıyla, tetramerik ve monomerik Aβ₁₋₄₂ proteinleri kimerik GFP yapısına moleküler kenetleme ile yerleştirilmiş ve yeni kompleksler oluşturulmuştur. Her bir kompleks MD simülasyonlarına tabi tutulmuş ve konformasyonları daha sonra LDA modeli kullanılarak analiz edilmiştir. Bu bütüncül hesaplamalı yaklaşım, GFP tabanlı biyosensörlerin yapısal dinamikleri ve bunların amiloid tespiti potansiyeli hakkında içgörüler sunmaktadırMaster Thesis Investigation of Conformational Changes in Antibodies Using Computational Methods(01. Izmir Institute of Technology, 2024) Aygen, Mehmet Emin; Uyar, ArzuAntikorlar, insan vücudunda lenf düğümlerinde ve kanda dolaşan, antijenleri tespit ve nötralize eden büyük proteinlerdir. Antijenler epitop bölgelerinden etkileşime girerken, antikorlar paratop bölgelerinden etkileşime girerek spesifik olarak birbirlerine bağlanırlar. Proteinler olarak antikorlar dinamik yapılardır ve konformasyonel değişikliklere uğrarlar. Antijenler ve antikorlar arasındaki spesifik bağlanmanın bir sonucu olarak, her iki yapıda da büyük veya küçük konformasyonel değişikliklere yol açan bir alosterik etki meydana gelebilir. Hesaplamalı bilimler yöntemleri kullanılarak antikorlar, antijenler ve bunların komplekslerindeki alosterik etkinin detaylı olarak çalışılmadığı görülmüştür. Bu tez, antijen-antikor etkileşimi sonucunda oluşan kompleks yapıda alosterik değişimlerin meydana geldiği kritik amino asit bölgelerinin hesaplamalı yöntemler kullanılarak belirlenmesini amaçlamaktadır. Bu amaca ulaşmak için Protein Veri Bankası'ndan (PDB) seçilen yapılara 'Temel Bölge Tarama Analizi (ESSA)' yöntemi uygulanarak antijen ve antikorlar üzerindeki olası ligand/protein bağlanma bölgeleri tahmin edilmiştir. Antikorlar, özellikle tamamlayıcılığı belirleyen bölgeler (CDRs) ve antijenler üzerindeki kritik amino asitler incelenen çoğu yapı için başarılı bir şekilde tahmin edilmiştir. Ayrıca, başarısız olunan yapılar için ilave araştırmalar yapılmış ve 'ClustENMD' yöntemi kullanılarak konformasyonel örneklemeler geliştirilmiştir. İyileşmiş ESSA sonuçları elde edilmiş ve CDR'lar üzerindeki bazı amino asitler tespit edilmiştir. Yapı dinamiği üzerinden potansiyel bir alosterik etkiye sahip kritik amino asitlerin tespiti, terapötik monoclonal antikorların (mAb) geliştirilmesine potansiyel olarak katkıda bulunabilir. Bu tez, antikorların ve antijenlerin içsel dinamiklerinin daha iyi anlaşılmasını ve gözlemlenmesini sağlayacaktır.