8 6

Proje Grubu: EEEAG Sayfa Sayısı: 63 Proje No: 118E759 Proje Bitiş Tarihi: 15.06.2021 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 11-10-2022

Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı

Öz:
Ilaç tasarımı ciddi miktarda masraf ve zaman gerektiren karmasık bir süreçtir. Tasarlanan yeni ilacın yan etkilerini anlamak ve etki mekanizmalarını ortaya çıkarmak ilaç tasarımının en önemli problemlerinden biridir. Son zamanlarda büyük ivme kazanan yapay ögrenme çalısmaları bu problem için de çözümü kolaylastıran bir etkiye sahip olabilir. Bu alanda arastırmacıların kullanımına sunulan veri kümelerinin de artmasıyla, yapay zeka destekli ilaç tasarımı arastırmaları dikkate deger ölçüde artmıstır. Bu proje de, yakın zamanda bilim insanlarının kullanımına sunulan LINCS (Library of Integrated Network-Based Cellular Signatures) veri tabanında yer alan, kimyasalların gen ifadesine etkisini içeren bir veri kümesinin yapay ögrenme yöntemleri ile modellenmesine dayanmaktadır. Proje iki bölümden olusmakta, ilk bölümde, bilesikleri girdi olarak alan yapay ögrenme modelleri kullanarak, bilesiklerin yol açtıgı anlamlı gen ifadesi degisikliklerini tahmin etmek amaçlanmaktadır. Farklı bilesik gösterimleri ve yapay ögrenme modelleri kullanılarak bunun belli bir seviyenin üzerinde basarılabilecegi gösterilmistir. Çoklu is ögrenmenin yapay sinir agları özelinde dogru sekilde kullanımının performansı iyilestirdigi gözlenmistir. Projenin ikinci bölümünde ise, egitilen modeller kullanılarak verilen bir gen ifadesi degisikligi vektörüne yol açabilecek ilaçlar tasarlanması hedeflenmistir. Farklı eniyileme yöntemleri kullanılarak verilen gen ifadesini çıktı olarak verebilecek kimyasallar tasarlanmıs ve bunlar degerlendirilmistir. Çalısma sonucunda kimyasalların gen ifadeleri üzerindeki etkisinin belli bir basarı oranı ile tahmin edilebildigi, veri miktarının artması ile tahmin basarısının daha da yükselebilecegi sonucuna varılmıstır. Ayrıca bu tahmin modelleri kullanılarak, belli kosullar altında, gen ifadesi degisiklikleri üzerinden ilaç öncülleri tasarlanabilecegi gösterilmistir.
Anahtar Kelime: Gen ifadesi bilesik parmak izi yapay sinir agı ilaç tasarımı

Konular: Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri

-

Öz:
Drug design is a complex process that requires significant expense and time. Understanding the side effects of a new drug and revealing the mechanism of action is one of the most important problems of drug design. Machine learning studies, which have gained great momentum recently, may have an effect that facilitates the solution for this problem. With the increase in datasets available to researchers in this field, artificial intelligence-assisted drug design research has significantly increased. This project is based on modeling a dataset in the LINCS (Library of Integrated Network-Based Cellular Signatures) database which has recently been made available for researchers, by using machine learning methods. The project consists of two parts. In the first part, the aim is to predict differentially expressed genes caused by chemicals by applying machine learning models that take the compounds as input. It has been shown that this can be achieved above a certain level by using different compound representations and learning models. It has been observed that the correct use of multi-task learning in artificial neural networks improves performance. In the second part, compounds that can output the given gene expression vector are designed by using the trained models. Chemicals that can output the given gene expression using different optimization methods were designed and evaluated. As a result of the study, it was concluded that the effect of chemicals on gene expression can be predicted with a certain success rate, and the prediction performance can be higher with the increase in the amount of data. It has also been shown that using these prediction models, drug precursors can be designed based on gene expression changes under certain conditions.
Anahtar Kelime:

Konular: Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri
Erişim Türü: Erişime Açık
  • Işık, R., Ekşioğlu, I., Maral, B.C., Bardak, B. and Tan, M., 2020, October. Chemical Induced Differential Gene Expression Prediction on LINCS Database. In 2020 IEEE 20th
  • International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE) (pp. 111-114). IEEE. Bardak B., Tan M. To appear. DeepGREP: A deep convolutional neural network for predicting gene-regulating effects of small molecules. In 2021 IEEE 18th International
  • Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology.
  • Ekşioğlu I. Toplu öğrenme ile ilaç kombinasyonlarının sinerji skor tahmini. Yüksek lisans tezi, 2020.
  • Ekşioğlu, I. and Tan, M., 2020. Prediction of Drug Synergy by Ensemble Learning. arXiv preprint arXiv:2001.01997.
  • Işık, R. and Tan M. MolDQN with graph representations. In preparation.
  • Işık, R., Maral B.C., Bardak B. and Tan, M. Prediction and optimization of drug effects on differential gene expression. In preparation.
APA Tan M, SARI K (2021). Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı. , 0 - 63.
Chicago Tan Mehmet,SARI Keriman ÖZADALI Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı. (2021): 0 - 63.
MLA Tan Mehmet,SARI Keriman ÖZADALI Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı. , 2021, ss.0 - 63.
AMA Tan M,SARI K Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı. . 2021; 0 - 63.
Vancouver Tan M,SARI K Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı. . 2021; 0 - 63.
IEEE Tan M,SARI K "Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı." , ss.0 - 63, 2021.
ISNAD Tan, Mehmet - SARI, Keriman ÖZADALI. "Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı". (2021), 0-63.
APA Tan M, SARI K (2021). Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı. , 0 - 63.
Chicago Tan Mehmet,SARI Keriman ÖZADALI Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı. (2021): 0 - 63.
MLA Tan Mehmet,SARI Keriman ÖZADALI Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı. , 2021, ss.0 - 63.
AMA Tan M,SARI K Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı. . 2021; 0 - 63.
Vancouver Tan M,SARI K Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı. . 2021; 0 - 63.
IEEE Tan M,SARI K "Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı." , ss.0 - 63, 2021.
ISNAD Tan, Mehmet - SARI, Keriman ÖZADALI. "Ilaç Kaynaklı Gen Ifadesi Degisimlerinin Tahmini ve Ilaç Tasarımında Kullanımı". (2021), 0-63.