Viral Evrim ve Kaçış Tespiti için Dil Modellemesi
Bilgisayar Mühendiliği bölümünden Doç. Dr. Selma Tekir yürütücülüğünde yapılan bu projede virüslerin protein yapılarını ve kaçış örüntülerini modellemek için derin öğrenme tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Bağlama duyarlı, en gelişkin dil modellerinden biri olan BERT’in, protein dizilerine özgü bir varyantı olan ProtBERT ile özelleştirilmiş bir siyam sinir ağı entegre edilerek SProtBERT adında yeni bir model oluşturulmuştur. Bu model, girdi olarak SARS-CoV-2 varyantlarına özgü amino asit dizilerini alıp. ProtBERT aracılığıyla virüs ve varyantlarının öznitelikleri çıkarılacak, siyam ağı yardımıyla bu öznitelikler arasındaki benzerlik ve farklılıklar tespit etmektedir. Mutantların yaşama kabiliyeti ve işlevsel özellikleri, doğal dile ait sözdizimsel ve anlam bilimsel özniteliklerle ilişkilendirilerek, virüsün evrim mekanizması modellenmiştir.
Rekombinasyonun SARS-CoV-2 Genomlarının Moleküler Evrimine Etkilerinin İncelenmesi
Virüslerin bulaşıcılığını ve hastalık dinamiklerini bireysel mutasyonların nasıl etkilediğine büyük önem verilmektedir. Bununla birlikte, rekombinasyon tehlikeli virüsler yaratma potansiyeline sahiptir. Sars-CoV-2’nin mutasyon kaynaklı varyantları üzerine yapılan birçok çalışmaya rağmen, rekombinasyonun virüslerin moleküler evrimi üzerindeki etkisi bilinmemektedir. Bir dizi proje aracılığıyla, popülasyon genetiği ve filogenetik yöntemler kullanarak rekombinant Sars-CoV-2 varyantlarının ve ana soy virüslerinin moleküler evrimini karşılaştırıyoruz. Rekombinant virüslerin evrimsel dinamiklerinin, onları üreten ana suşlardan farklı olduğu hipotezini test ediyoruz.
Rekombinant virüslerin, insan bağışıklık sisteminden ve mevcut aşı ve tedavilerden kaçabilen yeni tehlikeli pandemi suşları üretebilme potansiyelini araştırıyoruz.
Rekombinasyonun sekans varyasyonu ve Sars-CoV-2 genom seçilimi üzerine etkisi.