Omik veriler üzerinde geometrik derin öğrenim tekniklerinin uygulanması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: SEDA MÜRÜTSOY

Danışman: Turgay Batbat

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde sağlık araştırmalarının artan önemiyle birlikte ilaç araştırma ve geliştirme çalışmaları da büyük bir talep görmektedir. Bu çalışmada, ilaç keşfi ve tasarımının temelini oluşturan protein-ligand etkileşimlerinin hesaplamalı yöntemlerle belirlenmesi hedeflenmiştir. Bu sayede, laboratuvar çalışmalarına harcanan zaman ve maliyetlerin azaltılması amaçlanmıştır. Yapıların gösteriminde son dönemde yaygın olarak kullanılan ligandların SMILES gösterimleri ve proteinlerin parmak izi temsilleri kullanılmıştır ve etkileşimler açısından düzenlenmiştir. Biyomoleküllerin etkileşimlerinin simülasyonu için modern yapay zekâ teknolojilerinden Graf Derin Öğrenme metodu tercih edilmiştir. İki molekül arasındaki yapısal benzerliği ölçmek ve etkileşim tespitinin doğruluğunu artırmak için literatürde sıkça kullanılan Tanimoto benzerlik oranı kullanılmıştır. Bu yöntem ile deneysel olarak doğrulanmış veri kümeleri üzerinde %80.14 doğruluk oranına ulaşılmıştır. Önerilen yöntemler, ilaç keşfi ve biyoteknoloji alanlarında önemli bilgiler sunarak, bu alanlarda yol gösterici nitelikte olmuştur. Bu çalışmanın bulguları, modern hesaplamalı biyoloji ve biyoinformatik tekniklerinin ilaç geliştirme süreçlerindeki potansiyelini gözler önüne sermektedir.