Özet:
YAPAY S N R AĞLARI LE PROTE NLER N K NC L YAPILARININKEST R MErtan ATARElektronik ve Haberleşme Mühendisliği, Yüksek Lisans TeziProteinler, önemli görevlerinden dolayı organizmaların en önemli bölümlerindendir.Proteinlerin biyolojik fonksiyonu ile proteinlerin birincil ve özellikle de ikincil yapısı çokyakın ilişkilidir ve bu nedenle proteinlerin ikincil yapılarının bilinmesi gereklidir. Proteinlerinikincil yapıları birincil yapılarına göre çok daha karmaşık ve çok daha fonksiyoneldir. Proteinikincil yapılarının deneysel olarak bulunması hem çok zor olmakta, hem çok zaman almaktahem de çok pahalı olmaktadır. Bunun tersi yapay sinir ağları (YSA), proteinlerin ikincilyapılarının kestirimi için çok kullanılışlı bir yöntemdir.Bu çalışmada kullanılan harfsel bütün datalar PDB'den (Protein Data Bankası)(http://www.rcsb.org/pdb/) elde edilmiş daha sonra harfsel datalar Matlab 7.0'da yazılan birprogramla yapay sinir ağlarına protein ikincil yapı kestirimi yapılabilmesi için uygun sayısalformatlı datalara dönüştürülmüştür. Yirmi farklı tip data ve beş ayrı tip YSA algoritmasıoluşturulmuştur. Bu yirmi farklı data Hemoglobin-141 proteini yedi (11-13-15-17-19-21-23)farklı pencere boyutuyla, Hemoglobin-146 proteini yedi (11-13-15-17-19-21-23) farklıpencere boyutuyla, ayrıca 2003 yılında yapılan Protein Yapı Konferansı'nda sunulan on beşyeni proteinin üç (11-15-19) farklı pencere boyutuyla ve son olarak bu on beş proteinin tabakayapısı çıkarılmış olarak üç (11-15-19) farklı pencere boyutuyla oluşturulmuş datalardır. Bubeş farklı YSA algoritması ise Kendi Kendine Organize Olan Global Sıralamalı SınıflamaAlgoritması (SOGR), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), Olasılıklı YSA (PNN),Genelleştirilmiş Regresyon YSA (GRNN), Kendi Kendine Organize Olan Haritalar (SOMs)şeklindeki algoritmalardır. SOGR algoritması ise SOM'a karşı 2004 yılının sonundatamamlanmış yepyeni bir algoritmadır. Genel olarak sonuçlar çok iyi çıkmıştır ve test başarımoranı en yüksek SOGR algoritmasında görülmüştür.Anahtar kelimeler: Protein ikincil yapı kestirimi, Protein Data Bankası, Kendi KendineOrganize Olan Global Sıralamalı Sınıflama Algoritması, Çok Katmanlı Algılayıcı, OlasılıklıYSA, Genelleştirilmiş Regresyon YSA, Kendi Kendine Organize Olan Haritalar.JÜR :1. Y. Doç. Dr. Lale ÖZYILMAZ (Danışman) Kabul tarihi: 15.09.20052. Doç. Dr. Tülay YILDIRIM Sayfa Sayısı: 883. Y. Doç. Dr. Songül ALBAYRAK
