Statistical mechanics and local chain dynamics of denaturated dynamics

Abstract

Yüksek Lisans Tez Özet FormuÖğrencinin Adı : Ayşe Meriç OVACIKAna Bilim Dalı : Hesaplamalı Bilimler ve MühendislikTez Başlığı : Doğal Halde Olmayan Proteinlerin İstatistikselMekaniği ve Yerel DinamiğiÖzetHızlı büyüyen araştırma alanlarından biri olan biyoinformatiğin en çok uğraştığı konulardan biri,proteinlerin üç boyutlu yapılarının tahmin edilmesidir. Proteinlerin doğal halleri, dönme açılarıcinsinden ifade edilir. Bu tezde, doğal halde olmayan proteinlerin dönme açılarının istatistikselortalamalarını ve bu açıların arasındaki bağıntıları hesaplamak için dönme izomerleri modelini(RIS) kullandık. Bunun için, proteinleri ardışık üçlü amino asit gruplarına böldük ve bu üçlüleremoleküler dinamik simülasyonları uyguladık. Sonuçlar, üçlülerin bazı konfigürasyonlarının,proteinin doğal halinin açılarının tahmin edilmesinde önemli rol oynadığını gösterdi. Ek olarak,moleküler dinamikten elde ettiğimiz sonuçları, uzun menzilli etkileri ortaya çıkarmak içinkullandık. Monte Carlo ve genetik algoritma kullanarak dönme açılarının istatistiksel ağırlıklarınıuzun menzilli etkileri de içerecek şekilde değiştirdik. Bunun yanı sıra, moleküler dinamikten,Monte Carlo metodundan ve genetik algoritmadan elde ettiğimiz olasılıksal ağırlıkları ısıkapasitesini hesaplamada kullandık. Ayrıca, dinamik dönme izomerleri modelini kullanarak birhalden diğer hale geçiş olasılıklarını hesapladık. Sonuçlar, ikincil yapıların önce helis daha sonrada beta oluşacak şekilde geliştiğini destekler yöndedir.

M.S. Thesis Abstract FormName of the Student : Ayşe Meriç OVACIKProgram of Study :Computational Science and EngineeringThesis Title : Statistical Mechanics and Local Chain Dynamicsof Denaturated ProteinsAbstractBioinformatics is a fast growing research area and describes any use of computers tohandle biological information. One of the major research efforts is structure prediction ofproteins. The torsion angles (phi-psi) of proteins are considered as the degrees of freedomof a protein because of their control of the proteins? three dimensional structures. In thisthesis, we used rotational isomeric state model in order to calculate statistical averagesand correlations for torsional angles of denaturated proteins. For this purpose, wegrouped each consecutive three residues (triplets) starting from first and used moleculardynamics simulations on triplets. Afterwards, we constructed energy maps for the phi-psiangles of the central residue of each triplet considered. Results showed that triplets haveintrinsic propensities for some conformational preferences which favor the choice of thenative state torsional angles and they are context dependent, determined by the aminoacid sequence of the protein. Furthermore, we improved the stochastic weights with theaim of introducing the long range effects in two different approaches: Monte Carlomethod and genetic algorithm method. Besides, we calculated heat capacity as functionof temperatures by statistical mechanics for three different sets of stochastic weightswhich are obtained from molecular dynamics, Monte Carlo method and genetic algorithmmethod. Additionally, we proposed a dynamic rotational isomeric state model analogousto rotational isomeric state model and calculated transition probabilities from one state toanother. The states are chosen as alpha-helix, beta-sheets, turns and all other states.Results support the idea that during folding, secondary structures forms sequentially.