Show simple item record

dc.contributor.advisorÖzal, Tuğba Arzuen_US
dc.contributor.authorButurak, Birceen_US
dc.date.accessioned2019-07-12T08:35:57Zen_US
dc.date.available2019-07-12T08:35:57Zen_US
dc.date.issued2013en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12469/1964en_US
dc.description.abstractin this thesis work we have performed binding energy computation studies of various prospective drug molecules with various proteins. Our aim in performing such studies was to observe the possible concurrent effects of such several drug-like ligand molecules on different metabolic and illness mechanisms by means of computational tools. Docking was the main computational tool we have used. -- Abstract'tan.en_US
dc.description.abstractBu tez çalışmasında bir çok değişik olası ilaç moleküllerinin çeşitli proteinlerle bağlanma enerjileri hesaplama çalışmaları gerçekleştirmiş bulunmaktayız. Bu tarz çalışmalar geçekleştirmemizdeki amaç bu gibi ilaç benzeri moleküllerin değişik metabolik ve hastalık mekanizmaları üzerindeki eş zamanlı etkilerinin hesaplamalı yöntemlerle gözlemlenmesidir. Kullandığımız ana hesaplama aracı ?Docking?dir. Dolayısıyla bu çalışmada 26 ligandın çeşitli protein sınıflarındaki 229 protein içerisindeki bağlanma docking?leri gerçekleştirilmiştir. Proteinler için X-Işını kristal yapıları PDB veritabanından alınmıştır [1]. Bununla beraber, daha önceki bir çalışmada yer alan olası ilaç moleküllerine ait ligand yapıları kullanılmıştır. Bu ligandlar daha once Calgary Üniversitesi?nde karbonik anhidrazların (CA) inhibisyonu üzerine GOLD yazılımıyla Durdagi grubu tarafından çalışılmıştır [2,3]. Bu çalışmanın ana amacı ilaç olarak kullanılabilecek çeşitli ligand moleküllerinin değişik hastalık mekanizmaları üzerindeki eş zamanlı etkilerini hesaplamalı olarak göstermektir. Buna bağlı olarak, bu çalışmadaki hesaplamalar bu 26 ligandın 229 proteinle başarılı bir şekilde bağlanıp bağlanmadığını görmek için gerçekleştirilmiştir. Docking için toplamda 5 protein sınıfı ele alınmıştır. Bu sınıflar alti ana enzim ailesi sınıfı arasından seçilmiştir[4]. Bunlar; liyazlardan 38 protein, 47 protein hidrolazlardan, 47 protein transferaz, 45 protein ligaz, 52 protein izomerazlardandır. Bu araştırmada optimum bağlanma bölgeleri ve enerjilerini belirleme hesaplamaları için Autodock Docking Yazılımı kullanılmıştır. Sonuç olarak, bu tez çalışmasında yer alan bütün proteinler için toplamda 4974 farklı bağlanma enerjisi ve pozu docking sonuçlarından elde edilmiştir. Burada elde edilmiş bazı docking sonuçları daha önceki çalışmada elde edilenlerle karşılaştırılmıştır [2,3]. Sonuçların daha önceki GOLD skorlarıyla karşılaştırılması sonucunda hemen hemen eşit değerler bulduk. Bunun yanında bu çalışmada bu spesifik ligandların her bir sınıfta nasıl benzer inhibisyon yaptığını özlemledik. Her protein sınıfındaki aminoasit sekanslarındaki korunan kısımlar sayesinde, proteinler yüksek yapısal benzerliğe sahipler. Bu yapısal benzerlik sonucunda, docking sonuçlarından bağlanma enerjileri ve pozisyonları arasında bazı benzerlikler belirlenmiştir. Sonuçların benzerliğine bakınca sonuçlar genel olarak beklenenlerle tutarlılık göstermektedir. Her sınıf için benzer çıkarımlar elde edilmesinin sebebi, kalıtılsal benzerlikten kaynaklanan fonksiyonel gruplardaki yapısal ve fizikokimyasal benzerlikten kaynaklanmaktadır.en_US
dc.language.isoEnglishen_US
dc.publisherKadir Has Universityen_US
dc.titleConcurrent impact of various prospective drug ligand molecules on different illnessen_US
dc.typeMaster's Thesisen_US
dc.contributor.departmentKadir Has University : Graduate School of Science and Engineering: Computational Biology and Bioinformaticsen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record