Browsing by Author "Haberal, İsmail"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 3 of 3
  • No Thumbnail Available
    Item
    Derin öğrenme ağları kullanılarak protein metal bağlanma yerlerinin analizi
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Haberal, İsmail; Oğul, Hasan
    Proteinler çevrelerinde bulunan metal iyonlarıyla kuvvetli bağlar oluşturarak katlanırlar ve üç boyutlu yapılarına ulaşırlar. Proteinlerin üç boyutlu yapısı, hücre içerisinde hangi yaşamsal fonksiyonu yerine getirdiğini gösterir. Protein dizilimi kullanılarak proteinlerin metallerle bağlanma durumunu tahmin etmek, proteinin yapısı, fonksiyonlarını tahmin etmek ve ilaç keşfi için önemlidir. Aminoasit dizilimlerinden elde edilen verilerden yola çıkarak ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yapılan hesaplamalı tahminler çeşitli bioinformatik alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, protein dizilimlerinde bulunan Histidin (HIS) ve Sistein (CYS) aminoasitlerinin metallerle bağlanma durumlarının tahmini için üç farklı derin öğrenme mimarisi önerilmektedir. Bu mimariler TensorFlow üzerinde çalışan Keras kullanılarak geliştirilmiştir. Bu mimariler sırasıyla evrişimsel sinir ağı, uzun-kısa süreli hafıza ve kapılı tekrarlayan hücre modelleri üzerine inşa edilmiştir. Bu modeller doğrudan dizilim verileri üzerinde çalışamadığından, ilgili modelleri beslemek üzere PAM skorlama matrisi, protein kompozisyonları ve ikili temsil yöntemlerine dayalı sayısallaştırma teknikleri uygulanmıştır. Geliştirilen mimariler ve protein dizilimi sayısallaştırma yöntemleri 2727 proteinden oluşan kıyaslama veri kümesi üzerinde test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar Naive Bayes, destek vektör makineleri (SVM), Adaboost ve Bagging makine öğrenme yöntemleri ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Protein metal bağlanma yeri tahmini için en iyi sonuçların evrişimsel sinir ağ mimarisi ile elde edildiği görülmektedir. Bu sonuç, aynı veri kümesi ile literatürde var olan diğer çalışmalardan daha iyi başarım elde edildiğini göstermektedir. Elde edilen bu sonuçlar kullanılarak, bir metal iyonunun koordinasyonunda hangi kalıntıların birlikte yer aldığına karar vermek için metal bağlanma yerlerinin geometrisi değerlendirilmiştir. Proteins fold by forming strong bonds with the metal ions in their environment and reach their three-dimensional structure. The three-dimensional structure of proteins shows which critical function it performs in the cell. Prediction of protein metal binding sites using protein sequence is important for predicting protein structure, functions, and drug discovery. Computational estimates using machine learning methods based on data from amino acid sequences are widely used in various bioinformatics fields. In this thesis, three different deep learning architectures are proposed for the prediction of metal binding status of Histidine (HIS) and Cysteine (CYS) amino acids in protein sequences. These architectures are built on convolutional neural network (CNN), long-short term memory (LSM) and gated recurrent unit (GRU) models, respectively. These architectures are developed using Keras with Tensorflow backend. Since these models cannot work directly on sequence data, digitization techniques based on PAM scoring matrix, protein compositions and binary representation methods have been applied to feed the relevant models. Developed architectures and protein sequence digitization methods have been tested on benchmark data set consisting of 2727 proteins. The results obtained were compared with the results obtained with Naïve Bayes, Support vector machines, Adaboost and Bagging machine learning methods. It seems that the best results for prediction of protein metal binding site are obtained with CNN architecture. This result shows that better performance was obtained with the same dataset than other studies in the literature. Using these results, the geometry of the metal binding sites was evaluated in order to decide which residues are involved in the coordination of a metal ion.
  • Thumbnail Image
    Item
    Prostat Kanseri ̇ İlintili MikroRNA Kümelerinin Tespiti
    (22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU 2014), Trabzon,, 2014) Haberal, İsmail; Oğul, Hasan
    MicroRNAs (miRNAs) are a class of small non- coding RNAs of 22 nucleotides which normally function as negative regulators of target mRNA expression at the posttran- scriptional level. miRNAs play a role for one or more target genes by suppressing in processes as growth, differentiation, proliferation and cell death. Recent evidence has shown that miRNA mutations or mis-expression correlate with various hu- man cancers and indicates that miRNAs can function as tumour suppressors and oncogenes. MicroRNAs have been shown to repress the expression of important cancer-related genes and might prove useful in the diagnosis and treatment of cancer. In this study, hierarchical microRNA clusters are obtained through microarray expression data in order to analyze the microRNA prostate cancer relationships. Clustering results are evaluated by their biological relevance. It is seen that such approach can be useful in detectitn relationships between microRNAs and diseases.
  • Thumbnail Image
    Item
    Pulmoner arteryel venting ile aort kökü venting yöntemlerinin karşılaştırılması ve iki yöntemin koroner arter bypass cerrahisi sonrası solunum fonksiyonları üzerine etkileri
    (Türk Göğüs Kalp Damar Cerrahisi Dergisi ,16 ,4 ,211-215, 2008) Haberal, İsmail; Akyıldız, Mahmut; Aksoy, Tamer; Ertürk, Esra; Zorman, Yılmaz; Kaplan, Mehmet; Zengin, Mustafa
    Koroner arter bypass ameliyatında kullanılan pulmoner arteryel venting ya da çıkan aort kökü venting yöntemlerinin ameliyat sonrası solunum fonksiyonları üzerindeki etkileri karşılaştırıldı. Çalışma planı: Koroner arter bypass ameliyatı yapılan 301 hasta kullanılan venting yöntemine göre iki grupta incelendi. Aort kökü ventingi (grup I) 151 hastada (109 erkek, 42 kadın; ort. yaş 61±9), pulmoner arteryel ventingi (grup II) 150 hastada (79 erkek, 71 kadın; ort. yaş 61±10) kullanıldı. İki grubun amaliyat öncesi, amaliyattaki ve ameliyat sonrası verileri karşılaştırıldı. Bulgular: Ortalama anastomoz sayısı grup I'de 2.8±0.8, grup II'de 2.4±0.8 (p=0.001), kros klemp süresi grup I'de 42.7±17.4 dk, grup II'de 54.1±23.8 dk (p=0.001) bulundu. Kardiyopulmoner bypass zamanı iki grupta benzer idi (sırasıyla 86.4±56.1 dk ve 77.4±28.6 dk). Ameliyat sonrası ortalama PO2 grup I'de 92.8±4.8 mmHg, grup II'de 106.9±22 mmHg (p=0.001) bulunurken, SO2 değerleri sırasıyla 97.3±23.4% ve 96±8% idi (p=0.001). İki grup, göğüs tüpü drenaji ve kan transfüzyonu miktarları, entübasyon süresi, yoğun bakım ünitesinde ve hastanede kalış süreleri açısından anlamlı farklılık göstermedi. Nazotrakeal aspirasyon grup I'de 20 hastada (%80) gerekirken, grup II'de beş hastada (%20) gerekti (p=0.002). Bronkodilatör ihtiyacı (p=0.01) ve atriyal fibrilasyon gelişimi (p=0.02) grup II'de anlamlı derecede daha azdı. Yeniden entübasyon yedi hastada gerekti; bu hastaların hepsi grup I'de idi (p=0.001). Sonuç: Pulmoner arteryel venting ile akciğerlerin ve sol kalp boşluklarının dekompresyonu etkin bir şekilde sağlanabilir. Aortik venting yöntemiyle karşılaştırıldığında, hastaların ameliyat sonrası solunum fonksiyonları daha iyi olmaktadır. We compared the effects of pulmonary artery and ascending aorta root venting on postoperative pulmonary functions following coronary artery bypass graft (CABG) surgery. Methods: A total of 301 patients undergoing CABG were divided into two groups according to the method of venting. Aortic root venting (group I) was performed in 151 patients (109 males, 42 females; mean age 61±9 years), and pulmonary arterial venting (group II) was performed in 150 patients (79 males, 71 females; mean age 61±10 years). Preopererative, intraoperative, and postoperative findings were compared. Results: The mean number of anastomoses was 2.8±0.8 in group I, and 2.4±0.8 in group II (p=0.001). The mean duration of cross clamping was 42.7±17.4 min in group I, and 54.1±23.8 min in group II (p=0.001). The two groups did not differ with respect to the mean duration of cardiopulmonary bypass (86.4±56.1 min vs 77.4±28.6 min). The mean postoperative PO2 was 92.8±4.8 mmHg in group I, and 106.9±22 mmHg in group II (p=0.001). The corresponding figures for SO2 were 97.3±23.4% and 96±8%, respectively (p=0.001). The amount of chest tube drainage and blood transfusion, intubation time, intensive care unit stay, and hospital stay were similar in the two groups. Nasotracheal aspiration was required in 20 patients (80%) in group I, and in five patients (20%) in group II (p=0.002). The need for bronchodilator treatment and the development of atrial fibrillation were significantly less in group II (p=0.01 and p=0.02, respectively). All the patients that needed reintubation (n=7) were in group I (p=0.001). Conclusion: Pulmonary arterial venting enables effective decompression of the lungs and left ventricle and is associated with better postoperative pulmonary functions compared to aortic venting