Metals have crucial roles for many physiological, pathological and diagnostic processes. Metal binding proteins or metalloproteins are important for metabolism functions. The proteins that reach the three-dimensional structure by folding show which vital function is fulfilled. The prediction of metal-binding in proteins will be considered as a step-in function assignment for new proteins, which helps to obtain functional proteins in genomic studies, is critical to protein function annotation and drug discovery. Computational predictions made by using machine learning methods from the data obtained from amino acid sequences are widely used in the protein metalbinding and various bioinformatics fields. In this work, we present three different deep learning architectures for prediction of metal-binding of Histidines (HIS) and Cysteines (CYS) amino acids. These architectures are as follows: 2D Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory and Recurrent Neural Network. Their comparison is carried out on the three different sets of attributes derived from a public dataset of protein sequences. These three sets of features extracted from the protein sequence were obtained using the PAM scoring matrix, protein composition server, and binary representation methods. The results show that a better performance for prediction of protein metal-binding sites is obtained through Convolutional Neural Network architecture.
MikroRNA'lar (miRNA'lar), normal olarak transkripsiyon sonrası seviyede hedef mRNA ifadelerin negatif düzenleyicileri olarak işlev gören, yaklaşık 22 nükleotit uzunlugunda, küçük kodlamayan RNA'ların bir sınıfıdır. Bir ya da birden fazla hedef geni baskılayarak gelişim, farklılaşma, çogalma, hücre ölümü gibi süreçlerde rol oynarlar. Son gelişmeler miRNA mutasyonları ya da yanlış ifadeleri, çeşitli insan kanserleri ile ilişkili oldugunu ve miRNAlar tümör baskılayıcılar ve onkogenler olarak işlev yaptıgını göstermiştir. miRNAlar kanser ile ilişkili genlerin ekspresyonunu bastırmak ve kanserin teşhisi ve tedavisinde faydalı olabilecegini göstermiştir. Bu çalışmada, mikroRNA'ların prostat kanseri üzerindeki etkisini incelemek üzere normal ve hasta dokulardan alınan mikrodizi tabanlı ifade verileri kullanılarak hiyerarşik mikroRNA kümeleri elde edilmiştir. Kümeleme sonuçları biyolojik anlamlılıkları açısından irdelenmiştir. Bu yaklaşımın kanser mikroRNA ilişkilerinin tespitinde faydalı olacagı görülmektedir. Anahtar Kelimeler-MikroRNA ve kanser, Prostat kanseri ve mikroRNA, miRNA analizi Abstract-MicroRNAs (miRNAs) are a class of small noncoding RNAs of 22 nucleotides which normally function as negative regulators of target mRNA expression at the posttranscriptional level. miRNAs play a role for one or more target genes by suppressing in processes as growth, differentiation, proliferation and cell death. Recent evidence has shown that miRNA mutations or mis-expression correlate with various human cancers and indicates that miRNAs can function as tumour suppressors and oncogenes. MicroRNAs have been shown to repress the expression of important cancer-related genes and might prove useful in the diagnosis and treatment of cancer. In this study, hierarchical microRNA clusters are obtained through microarray expression data in order to analyze the microRNA prostate cancer relationships. Clustering results are evaluated by their biological relevance. It is seen that such approach can be useful in detectitn relationships between microRNAs and diseases.Index Terms-MikroRNA and cancer, Prostate cancer and mikroRNA, Analysis of miRNA I. GİRİŞ mikroRNA'lar (miRNA), transkripsiyonel düzeyde gen ifade edilmesini düzenleyen, yaklaşık 22 nükleotit uzunlugunda, endojen kaynaklı, protein kodlamayan RNA ailesinin bir üyesidir. miRNA'lar gelişim, farklılaşma, hücre proliferasyonu, hematopoezis, anjiyogenezis ve apoptozisinde yer aldıgı önemli birçok biyolojik işleve sahiptir. Buna göre degiştirilmiş miRNA ifadesi, kanser de dahil olmak üzere, insan hastalıklarına etkisi muhtemeldir. Ilk miRNA, Victor Ambros ve meslektaşları Rosalind Lee ve Rhonda Feinbaum tarafından 1993 yılında keşfedilmiştir. miRNA molekülü, büyük efektör protein kompleksi olarak bilinen RISC kompleksi ile birleşir. miRNA RISC'in başlıca bileşeni olan Ago proteinine yüklenir. miRNA içeren RISC kompleksi miRISC olarak adlandırılır. Bu kompleks miRNA'nın hedef mRNA'yı bulmasına ve hedef mRNA ile baz eşleşmesi yaparak transkripsiyonel düzeyde gen ifadelenmesinin baskılan...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.