Estimation of the synergistic effect of antimicrobial peptides and antibiotics by machine learning models Antimikrobiyal peptid ve antibiyotiklerin sinerjistik etkisinin makine öğrenmesi modelleriyle tahminlenmesi

ÖZETÜriner kateterler mesanesini boşaltamayan hastalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Fakat, kateter yüzeyleri mikroorganizma adezyonuna uygunlardır ve bu durum, ilerleyen dönemlerde çeşitli komplikasyonlara neden olmaktadır. Komplikasyonların önlenmesine yönelik çeşitli kateter malzemeleri ve farklı yüzey modifikasyonları denenmiş, fakat bu yaklaşımların çoğu başarısız olmuş ve bazıları çeşitli yan etkiler göstermiştir. Bu nedenle, komplikasyonların önlenmesi ve tedavisi için yeni yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Antimikrobiyal peptidler geniş çaplı aktivite göstermeleri, ilaç direncine neden olmamaları gibi avantajlara sahip olmalarından dolayı kullanımları son zamanlarda popüler hale gelmiştir. Fakat, stabilite ve yüzeye bağlandıklarında aktivitelerinin azalması gibi dezavantajlardan muzdariplerdir. Bu nedenle, iki antimikrobiyal ajanın birlikte kullanımı ilgi çeken araştırma konularından biri haline gelmiştir. Bu çalışmada, antimikrobiyal peptidlerin ve antibiyotiklerin birbirleri üzerindeki sinerjistik etkileri araştırılmış, araştırmalar dahilinde makine öğrenmesi modellemesi yapılmış, ve sinerjistik etkileri kanıtlanmamış ajanların tahminlenmesi amaçlanmıştır.ABSTRACTUrinary catheters are widely used in patients who cannot empty their bladder. However, catheter surfaces are suitable for the adhesion of microorganisms, and this causes various complications in the following periods. Various catheter materials and different surface modifications have been tried to prevent complications, but most of these approaches have failed, and some have shown various side effects. Therefore, new methods are needed for the prevention and treatment of complications. Antimicrobial peptides have recently become popular for their use because they have advantages such as a wide range of activity, and not causing drug resistance. However, they suffer from disadvantages such as stability and reduced activity when linked to the surface. Therefore, the combined use of two antimicrobial agents has become one of the research topics of interest. In this study, the synergistic effects of antimicrobial peptides and antibiotics on each other were investigated. Within the scope of the research, machine learning modeling was carried out, and it was aimed to predict the agents whose synergistic effects have not been proven.

Erişime Açık
Görüntülenme
6
24.10.2022 tarihinden bu yana
İndirme
1
24.10.2022 tarihinden bu yana
Son Erişim Tarihi
05 Haziran 2024 12:00
Google Kontrol
Tıklayınız
Tam Metin
Tam Metin İndirmek için tıklayın Ön izleme
Detaylı Görünüm
Eser Adı
(dc.title)
Estimation of the synergistic effect of antimicrobial peptides and antibiotics by machine learning models Antimikrobiyal peptid ve antibiyotiklerin sinerjistik etkisinin makine öğrenmesi modelleriyle tahminlenmesi
Eser Sahibi
(dc.contributor.author)
Olcay, Başak
Tez Danışmanı
(dc.contributor.advisor)
Ozan Karaman
Yayıncı
(dc.publisher)
Graduate School of Natural and Applied Sciences
Tür
(dc.type)
Yüksek Lisans
Açıklama
(dc.description)
xi, 54 pages
Açıklama
(dc.description)
29 cm. 1 CD
Özet
(dc.description.abstract)
ÖZETÜriner kateterler mesanesini boşaltamayan hastalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Fakat, kateter yüzeyleri mikroorganizma adezyonuna uygunlardır ve bu durum, ilerleyen dönemlerde çeşitli komplikasyonlara neden olmaktadır. Komplikasyonların önlenmesine yönelik çeşitli kateter malzemeleri ve farklı yüzey modifikasyonları denenmiş, fakat bu yaklaşımların çoğu başarısız olmuş ve bazıları çeşitli yan etkiler göstermiştir. Bu nedenle, komplikasyonların önlenmesi ve tedavisi için yeni yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Antimikrobiyal peptidler geniş çaplı aktivite göstermeleri, ilaç direncine neden olmamaları gibi avantajlara sahip olmalarından dolayı kullanımları son zamanlarda popüler hale gelmiştir. Fakat, stabilite ve yüzeye bağlandıklarında aktivitelerinin azalması gibi dezavantajlardan muzdariplerdir. Bu nedenle, iki antimikrobiyal ajanın birlikte kullanımı ilgi çeken araştırma konularından biri haline gelmiştir. Bu çalışmada, antimikrobiyal peptidlerin ve antibiyotiklerin birbirleri üzerindeki sinerjistik etkileri araştırılmış, araştırmalar dahilinde makine öğrenmesi modellemesi yapılmış, ve sinerjistik etkileri kanıtlanmamış ajanların tahminlenmesi amaçlanmıştır.ABSTRACTUrinary catheters are widely used in patients who cannot empty their bladder. However, catheter surfaces are suitable for the adhesion of microorganisms, and this causes various complications in the following periods. Various catheter materials and different surface modifications have been tried to prevent complications, but most of these approaches have failed, and some have shown various side effects. Therefore, new methods are needed for the prevention and treatment of complications. Antimicrobial peptides have recently become popular for their use because they have advantages such as a wide range of activity, and not causing drug resistance. However, they suffer from disadvantages such as stability and reduced activity when linked to the surface. Therefore, the combined use of two antimicrobial agents has become one of the research topics of interest. In this study, the synergistic effects of antimicrobial peptides and antibiotics on each other were investigated. Within the scope of the research, machine learning modeling was carried out, and it was aimed to predict the agents whose synergistic effects have not been proven.
Kayıt Giriş Tarihi
(dc.date.accessioned)
04.11.2022
Açık Erişim Tarihi
(dc.date.available)
2022-11-04
Yayın Tarihi
(dc.date.issued)
2022
Yayın Dili
(dc.language.iso)
eng
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Üriner kateterler
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Urinary catheters
Tek Biçim Adres
(dc.identifier.uri)
https://hdl.handle.net/11469/3132
Analizler
Yayın Görüntülenme
Yayın Görüntülenme
Erişilen ülkeler
Erişilen şehirler
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms