Protein Verilerinin Ayrık Dalgacık Dönüşümü İle Analizi

Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Pub Date : 2023-06-30 DOI:10.55117/bufbd.1192229

Çağın KANDEMİR ÇAVAŞ

{"title":"Protein Verilerinin Ayrık Dalgacık Dönüşümü İle Analizi","authors":"Çağın KANDEMİR ÇAVAŞ","doi":"10.55117/bufbd.1192229","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Biyolojik veri tabanları, genomik ve proteomik çalışmalar nedeniyle büyük miktarda veri içermektedir. Verilerin analizi, organizmadaki metabolik bozuklukların anlaşılmasına ve ilaç keşif çalışmalarının artırılmasına büyük katkı sağlamaktadır. Zaman ve maliyet tasarrufu nedeniyle makine öğrenmesi ve veri analizi yöntemleri bu amaçla sıkça kullanılmaktadır. Yöntemlerin etkinliği, uygun parametre seçimine ve protein dizilerinin kodlanış tipine de bağlıdır. Bu amaçla amino asitlere ait fizikokimyasal özelliklerin dâhil edilmesi kullanılan algoritmanın performansını arttırmaktadır. Filogenetik analiz, türler arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için kullanılan en iyi yöntemlerden biridir. Çalışmada, dijital sinyal analizinde kullanılan dalgacık dönüşümü yönteminin, protein dizilerine uyarlanması tasarlanmıştır. Dalgacık dönüşümü kullanılarak 15 türe ait SOD1 protein dizileri arasındaki genetik yakınlık Ağırlıklı Çift Grup Aritmetik Ortalamalar Yöntemi (WPGMA) yöntemiyle belirlenmiştir. Ayrıca, proteinler arası genetik uzaklıkları temel alan Jukes-Cantor (JC) uzaklığı kullanılarak elde edilen filogenetik ağaç ile elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış, dalgacık analizi yönteminin türlere ait moleküler boyuttaki ilişkinin ortaya koyulmasında etkinliği ortaya çıkartılmıştır. Türlere ait filogenetik ağaç oluşturma süreleri Dalgacık dönüşümü ile 2.0711178 sn., Jukes-Cantor ile 2.20329 sn. olarak elde edilmiştir. Böylelikle, dalgacık dönüşümü kullanarak tanımlanan filogenetik ağaç oluşturma işlem süresinin mevcut JC yöntemine göre daha kısa olmasının büyük veri analizlerinde avantaj sağlaması beklenmektedir.","PeriodicalId":430699,"journal":{"name":"Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi","volume":"20 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.55117/bufbd.1192229","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Biyolojik veri tabanları, genomik ve proteomik çalışmalar nedeniyle büyük miktarda veri içermektedir. Verilerin analizi, organizmadaki metabolik bozuklukların anlaşılmasına ve ilaç keşif çalışmalarının artırılmasına büyük katkı sağlamaktadır. Zaman ve maliyet tasarrufu nedeniyle makine öğrenmesi ve veri analizi yöntemleri bu amaçla sıkça kullanılmaktadır. Yöntemlerin etkinliği, uygun parametre seçimine ve protein dizilerinin kodlanış tipine de bağlıdır. Bu amaçla amino asitlere ait fizikokimyasal özelliklerin dâhil edilmesi kullanılan algoritmanın performansını arttırmaktadır. Filogenetik analiz, türler arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için kullanılan en iyi yöntemlerden biridir. Çalışmada, dijital sinyal analizinde kullanılan dalgacık dönüşümü yönteminin, protein dizilerine uyarlanması tasarlanmıştır. Dalgacık dönüşümü kullanılarak 15 türe ait SOD1 protein dizileri arasındaki genetik yakınlık Ağırlıklı Çift Grup Aritmetik Ortalamalar Yöntemi (WPGMA) yöntemiyle belirlenmiştir. Ayrıca, proteinler arası genetik uzaklıkları temel alan Jukes-Cantor (JC) uzaklığı kullanılarak elde edilen filogenetik ağaç ile elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış, dalgacık analizi yönteminin türlere ait moleküler boyuttaki ilişkinin ortaya koyulmasında etkinliği ortaya çıkartılmıştır. Türlere ait filogenetik ağaç oluşturma süreleri Dalgacık dönüşümü ile 2.0711178 sn., Jukes-Cantor ile 2.20329 sn. olarak elde edilmiştir. Böylelikle, dalgacık dönüşümü kullanarak tanımlanan filogenetik ağaç oluşturma işlem süresinin mevcut JC yöntemine göre daha kısa olmasının büyük veri analizlerinde avantaj sağlaması beklenmektedir.

查看原文本刊更多论文

生物数据库包含基因组和蛋白质组研究产生的大量数据。对这些数据的分析极大地促进了对生物体内代谢紊乱的了解，并增加了药物发现研究。由于可以节省时间和成本，机器学习和数据分析方法经常被用于这一目的。这些方法的有效性还取决于参数的适当选择和蛋白质序列的编码类型。为此，加入氨基酸的物理化学特性可提高所用算法的性能。系统发育分析是直观显示物种间关系的最佳方法之一。在这项研究中，用于数字信号分析的小波变换方法适用于蛋白质序列。利用小波变换的加权配对组算术平均法（WPGMA）确定了 15 个物种的 SOD1 蛋白序列之间的遗传亲缘关系。此外，还比较了基于蛋白质间遗传距离的 Jukes-Cantor（JC）距离与系统发生树的结果，揭示了小波分析方法在揭示物种分子尺度关系方面的有效性。用小波变换构建物种系统树的时间为 2.0711178 s，用 Jukes-Cantor 构建物种系统树的时间为 2.20329 s。因此，与现有的 JC 方法相比，小波变换确定的系统发生树构建过程时间更短，有望在大数据分析中发挥优势。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

自引率

0.00%

发文量