Attila Gürsoy Bilgisayar Mühendisliği Koç Üniversitesi

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Kullanıcılar için EGEE ve TR-Grid araçları
Advertisements

Unsupervised Learning (Kümeleme)
2. ULUSAL GRİD ÇALIŞTAYI, 1-2 Mart 2007, TÜBİTAK, ANKARA GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı Erol Şahin Bilgisayar Mühendisliği.
Bilgisayar Ağlarına Giriş
WEB SERVİCE İDRİS YÜRÜK MAHMUT KAYA.
A. Betül Oktay Elif Edoğan Zeliha Çetin
Mysql, PhpMyAdmin, PHP, Dinamik Web Sayfası, PHPNuke Kullanımı
Veri ve Veri Yapıları Genel olarak bilgisayarlar.
INTERNET TABANLI HASTA KAYDI PAYLAŞIMI VE TELEKONSÜLTASYON PLATFORMU
Bilgisayar Ağlarına Giriş
Paralel ve Dağıtık Hesaplama Grubu Prof. Dr. Cevdet Aykanat
GESTURE BASED INTERFACE
Bölüm 1: Introductions (Tanıtım,Tanım)
Türkiye’de Yüksek Başarımlı Hesaplama
MAKSİMUM OLASILIK (MAXİMUM LİKELİHOOD)
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgi Servisleri (IS) GRID Kullanıcı Eğitimi Boğaziçi Üniversitesi 2007, İstanbul Emrah AKKOYUN.
İŞLETİM SİSTEMLERİ KONTROL: PROF.DR.ASAF VAROL DÖNE KARAOĞLAN BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ Bilgisayar Öğretmenliği (Gece) - 4.
EGEE GRID UYGULAMALARI Dr. Burcu Akcan TÜBİTAK ULAKBİM Ankara, Şubat 2007.
Bölüm 1 Ağlar ve Verİ İletİşİmİ
Grid Hesaplaması Özgür Erbaş GRID Kullanıcı Eğitimi Boğaziçi Üniversitesi 2007, İstanbul.
Sinyal Transdüksiyonun I
Computational Biochemistry
Grid Uygulamaları Bu sunum, Peter Kacsuk ve Gergely Sipos “Introduction to Grids and Grid applications” ve C. Loomis “Characteristic of.
İnternet Teknolojisi Temel Kavramlar
Grid Uygulamarı Bu sunum, Peter Kacsuk ve Gergely Sipos “Introduction to Grids and Grid applications” ve C. Loomis “Characteristic of Grid.
U Y A R I Takibeden slaytlarda anlatılan internet explorer / proxy ayarları yapıldıktan sonra ancak KHÜ Bilgi Merkezi tarafından izin verilen web sayfalarına.
BTP102 VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ 1
Kullanıcılar için EGEE ve TR-Grid araçları GRID Kullanıcı Eğitimi Boğaziçi Üniversitesi 2007, İstanbul Emrah AKKOYUN.
DENEY TASARIMI VE ANALİZİ (DESIGN AND ANALYSIS OF EXPERIMENTS)
SQL SERVER Giriş A. Betül Oktay Ayşe Betül Oktay 2006.
BİYOİNFORMATİK NEDİR? BİYOİNFORMATİKTE KULLANILAN SINIFLAMA YÖNTEMLERİ
Quest Atlantis Dünya Üzerine Yayılmış Çok-Kullanıcılı Çevrim-İçi Eğitsel Bir Bilgisayar Oyununun Teknik Yapısı.
Erkan ULKER & Ahmet ARSLAN Selçuk Üniversitesi,
BİLGİSAYAR AĞLARINA GİRİŞ
© 2002 by Prentice Hall 1 David M. Kroenke Database Processing Eighth Edition Chapter 1 Introduction to Database Processing.
(Kütüphanelerarası Kaynak Paylaşım Sistemi)
NANOTEKNOLOJİ: - Sağlık sektöründeki kullanım alanları
İnternet Teknolojisi Temel Kavramlar
GRİD HESAPLAMA PARALEL HESAPLAMA
Normal fonksiyonları hücre bölünmesini teşfik etmek olan genler proto-onkogenler olarak tanımlanır. Eğer proto-onkogenler sürekli çalışır hale gelirse.
Mobil ve Kablosuz Sistemlerde Bilgi Erişim Özellikleri Cenk ATLIĞ 11-Ocak-2006 Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Akademik Bilişim Konferansı.
BTÖ 306 Bilgisayar Ağlarına Giriş Dr. Şirin Karadeniz Çelebi Uluyol.
Türkiye’de Yüksek Başarımlı Hesaplama Prof. Dr. Cevdet Aykanat Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü.
İKMAP İnternet 1 Ders Notu
Günümüz genomik çağında modern tıp
KONGRE YÖNETİM SİSTEMİ MEHMET TURAN M. SERTAÇ KELEŞ.
KİMYASAL BAĞLAR VE HÜCRESEL REAKSİYONLAR
• Smith-Waterman Algoritması • BLAST
Biyoinformatik.
ÖTÖ 451 Okul Yönetiminde Bilgisayar Uygulamaları R. Orçun Madran.
İNSAN BİLGİSAYAR ETKİLEŞİMİ: BİLİŞSEL BOYUT II. Algı açısından baktığımızda, insanın bilişsel sistemi, etrafımızdaki dünyayı gelen bilgileri  Bağlam.
İNSAN BİLGİSAYAR ETKİLEŞİMİ: BİLİŞSEL BOYUT IV. İnsan beyninde kısa süreli ve uzun süreli olmak üzere iki tane bellek merkezi vardır. Kullanıcılar, internet.
Çomar neyi çözecek? ● Ayarlama arayüzleri görev tabanlı olmalı ● Gündelik işler için komut satırı gerekmemeli ● Belgeleri yalnızca programcılar okuyor.
Berkay Ak STORAGE.
Asp.Net Veritabanı İşlemleri
Biyosinyal ve Sinyal iletimi
İNSAN BİLGİSAYAR ETKİLEŞİMİ: BİLİŞSEL BOYUT II
Yüksek başarımlı hesaplama sistemleri ve yapılan çalışmalar
Windows Server 2012 R2 FILE SERVER
BİYOLOJİDE ÖZEL KONULAR
Biyoinformatik.
Protein-Protein Etkileşimlerinin Hesaplamalı Yöntemlerle Tahmin Edilmesi Attila Gürsoy Bilgisayar Mühendisliği Koç Üniversitesi.
BİYOİNFORMATİK.
CANLI VE BİYOKİMYA Prof. Dr. Zeliha Büyükbingöl.
Amazon Web Servisleri ve Javascript Dilinin Birlikte Kullanımı
Yrd. Doç. Dr. Abdullah BAYKAL Konuşmacı : Cengiz Coşkun
Literatür Araştırması
Dünya Üzerine Yayılmış Çok-Kullanıcılı Çevrim-İçi Eğitsel
Erkin Çilden Haluk Canberi
ÜNİVERSİTELER İÇİN WEB TABANLI MAAŞ - BORDRO PROGRAMI
Sunum transkripti:

Attila Gürsoy Bilgisayar Mühendisliği Koç Üniversitesi Protein-Protein Etkileşimlerinin Hesaplamalı Yöntemlerle Tahmin Edilmesi Attila Gürsoy Bilgisayar Mühendisliği Koç Üniversitesi

Özet Protein-protein etkileşimleri Yapısal benzerlik ve evrimsel korunmuş özellikleri kullanarak protein etkileşimlerinin tahmin edilmesi PRISM: protein-protein etkileşimleri için web tabanlı sunucu ve veritabanı Neden protein-protein etkileşimleri tahmin hesaplarını grid üzerine taşımak istiyoruz?

Protein-protein etkileşimleri Vücudumuzdaki birçok biyolojik olay proteinlerin birbirleri ile bağlanıp/ayrışmaları sonucunda geçekleşmektedir (enzim/sübstrat, hormon/reseptör, antikor/antijen bağlanmaları, sinyal iletilmesi, maddelerin hücre içinde taşınması, RNA/DNA sentezlenmesi gibi) Protein etkileşimlerinin oluşmasını sağlayan ana sebepleri anlamak moleküler seviyede bu olayların kontrolu için büyük bir adım olacaktır. İlaç tasarımı

Protein etkileşimleri karmaşık bir ağ oluşturur The first model organism interaction maps were generated for yeast, over 5600 interactions involving 69% of the yeast proteins

Protein etkileşimlerin bulunması/tahmini Deneysel Yeast 2 Hybrid Hesaplamalı Protein/Gen veri tabanları Dizi İkincil yapılar 3 boyutlu yapı Fonksiyonel anotasyonlar Etkileşim verileri Gen ifade dizileri

3 boyutlu yapısı bilinen proteinler Protein Veri Bankası http://www.pdb.org 3 boyutlu yapısı bilinen proteinler Şubat 2007: 40000’den fazla protein yapı biligisi Hızla artıyor The importin complex shown here (built from three separate PDB entries) transports proteins with nuclear localization signals. At the top in blue is importin-beta (PDB entry 1qgk). It wraps around the end of importin-alpha, shown at the center in green (PDB entry 1ee5). Importin-alpha is an adapter molecule that connects importin-beta with the cargo. In this picture, the cargo is nucleoplasmin, shown at the bottom in yellow (PDB entry 1k5j), a chaperone protein that is important in nucleosome assembly. Notice how the extended nuclear localization signal of this cargo is gripped by importin-alpha. Ayın proteini (Ocak 2007) İmportin : Taşıyıcı protein

Protein etkileşim arayüzü Proteinlerin etkileştiği yüzey bölgeleri. İki protein arayüzeyinin birbirine göre şekilsel ve kimyasal olarak uyumlu olması gerekmektedir. Ara yüzlerdeki bazı kritik ve evrim boyunca korunmuş amino asitlerde önemli.

Bilinen protein yapılarını kullanarak protein etkileşimlerini tahmin etmek … 1 2 3 IL TL TR IR TL x TR Protein Veri Bankasında, protein arayüzlerini bulmamızı saylayacak protein kompleksleri var.(1) Bir arayüzün, başka bir yüzeye benzerliğini hesaplayarak (2) Geometrik benzerlik Kimyasal benzerlik Evrimsel korunum Bu arayüz üzerinden potansiyel olarak etkileşebilecek proteinler bulunabilir (3)

Arayüzey benzerlik tanımı Yapısal benzerlik Üç boyutlu uzayda en az farkı vercecek uygun transformasyonu bulmak “Geometrik hashing” Evrimsel bezerlik Arayüzler yapısal olarak hizalanıp, korunmuş “sıcak amino asitler” bulunabilir. Yüzey çıkarma: NACESS Yapısal hizalama: Multiprot S. Hubbard and J. Thornton. NACCESS v2.1.1 - atomic solvent accessible area calculations, 1996. http://wolf.bms.umist.ac.uk/naccess/. M. Shatsky, R. Nussinov, and H. J. Wolfson. MULTIPROT - a multiple protein structural alignment algorithm. In Lecture Notes in Computer Science, volume 2452, pages 235–250. Springer Verlag, 2002.

Sonuçlar: Tahmin edilen etkileşimler PVB’den 2002 yılından alınmış protein yapıları kullanarak 67 arayüzey 6000 hedef protein 1 işlemci kullanarak yaklaşık 1 ay hesaplama süresi

Doğrulanmış tahminler

Doğrulanmış bir etkileşim These are the some results from predictions. Some computationally predicted interactions are verified in the literature (exprerimental). These suggests usefulness of our approach and importance of unverified predictions as potential interactions. Example: BRCA1 protein, as a tumor suppressor, plays an important role in maintaining genomic stability. It has been reported that disruption of the potential of BRCA1 to form complexes with RAD50 (via inherited mutations or epigenetic mechanisms in sporadic cancers) leads to loss of DNA repair ability. Verfied in literature RAD50 - DNA double-strand break repair protein (1l8dB) ↔ BRCA1 - Breast cancer susceptibility protein (1miuA) via 1aq5AC

Doğrulanmış bir başka etkileşim MDM2 - P53 tumor supressor inhibitor (1ycqA) ↔ Growth factor receptor bound protein (1azeA) via 1azeAB

Literatürde doğrulanmamış fakat yüksek olasıklı bir etkileşim Example interaction (unverified) with strong evidence Parathyroid hormone (PTH) regulates calcium and phosphorus levels in blood by inducing transport of an inactive form of vitamin D (calcidiol) from liver to kidney and its conversion into active form (calcitriol) in proximal tubules. Although an interaction has not been reported in literature, during megalin mediated uptake, PTH may be interacting with the DBP-calcidiol complex through DBP while exerting its regulatory action on calcitriol synthesis. Not directly verified literature but strong evidence exists Vitamin D binding protein (1et1[AB]) ↔ Parathyroid hormone 1kxpD via1cosAC

PRISM http://prism.ccbb.ku.edu.tr

PRISM: web tabanlı mimari PRISM Server (http://prism.ccbb.ku.edu.tr) Web Server (Apache) Relational Database (MySQL) PHP A web application for exploring a collection of protein interfaces on known complexes and predicted protein-protein and domain-domain interactions. A web interface to the contents of the database + on-line tools for assistance. A relational database of interfaces and their interactions. Implemented using MySQL. PHP+MySQL: an open-source, general purpose programming language used mainly for developing server-side applications and dynamic web content. Builtin support for interacting with numerous DBMS. External programs: e.g. RasMol for image generation, BLAST for sequence search, Naccess for ASA calculations Over 60 PHP scripts used for the presentation of the contents and generation and maintenance of the database itself Client External Programs

PRISM Arayüz veritabanı ve sorgulama Arayüz detayları, 3d görüntüleme Online Help System Personal History Navigation Menu Web tools: PDB header summary, interactive interface visualization, protein domain mapping, functional annotation, online protein interaction prediction, network visualization. Context Sensitive Help

PRISM Tahmin edilmiş protein etkileşimlerin sorgulanması Etkileşim algoritması yeni yapılar için çalıştırılarak, var olan arayüzeyler aracılığıyla etkileşmesi sorgulanabilir

PRISM Etkileşimlerin ağ olarak görüntülenmesi

Etkileşimlerin fonksiyonel benzerliklerine göre gruplama annotates annotation Parent_of

Neden Grid: Şu andaki sonuçlar: Yaklaşık 6000 protein yapısı ve 67 arayüzey için (2002 PVB), 1 aylık bir hesaplama zamanı gerekti. Biyolojik verilerde ve algoritmalarda devamlı iyileşmeler oluyor Şu anda PVB’de 40000 yapı var Daha fazla arayüzey Arayüzeyleri daha iyi kategorize etme imkanı (kristal, biyolojik) Benzerlik hesabının daha iyi yapılması 40000 protein, 2000 arayüz için bir CPU zamanı yaklaşık 240 gün Paralel versiyonu (MPI) süreyi önemli ölçüde kısaltıyor Current implementation requires that all the data (proteinstructure) and programs doing surface extraction and structural alignment are locally available. However, protein structure database is a very large data set. In addition, it changes everyday. Therefore, a program that accesses the remote protein data bank and processing only the recent additional data seems more appropriate.

Gride uyarlamanın avantajları Daha hızlı. Algoritmada bağımsız bir çok iş var Kullandığımız “yüzey çıkarma”, “dizi hizalama” ve “yapısal hizalama” hesapları Grid üzerinden servis olaraka alınabilir (yaygın). Yeni algoritmalar geliştirildikçe, otomatik olarak yeni algoritmaları kullanabilmek Protein yapı bilgisine uzaktan hesap sırasında erişebilmek Yeni data geldikçe güncelleme Hesaplanan etkileşim verileri diğer araştırmacılara grid üzerinden servis olarak verilebilir.

Gride uyarlama Şu andaki durum G-PPI: Protein-protein Interaction Prediction Application Koç Universitesi Attila Gürsoy, Özlem Keskin, Cengiz Ulubaş Bilkent Üniversitesi Cevdet Aykanat, Eray Özkural Şu andaki durum Bir yerel bilgisayarda çalışan paralel versiyon Prototip grid uyarlaması Bonn Presentation

Interaction Prediction Results DB Prototip Mimari Interaction Prediction Service Similarity Scoring Service Surface Extraction Service Computing Element Computing Element Surface Extraction Service Similarity Scoring Service Resource Broker Computing Element Computing Element Protein Structure DB Protein Interface DB Surface DB Similarity Scores DB Storage Element Storage Element Storage Element Storage Element