Python Tabanlı Bulanık Mantık Modeli ile Rumen Fungal Ksilanaz Enzim Aktivitesinin Tahmini: Mikrobiyal Üretim Koşullarının Analizi

Authors : Halit Yücel, Kübra Ekinci

Pages : 71-80

Doi:10.30708/mantar.1638343

View : 44 | Download : 41

Publication Date : 2025-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Rumen fungal enzim ailesine ait olan ksilanaz enzimi, lignoselülozik yapının parçalanmasında önemli bir rol oynamaktadır. Ayrıca, bu enzim günümüzde çeşitli canlı gruplarından izole edilerek endüstriyel alanda etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Ancak enzim aktivitesinin çevresel koşullara duyarlılığı, optimum üretim ve uygulama koşullarının belirlenmesini zorlaştırmakta ve bu noktada hesaplamalı yaklaşımlara olan ihtiyaç artmaktadır. Bu çalışmada, ksilanaz enziminin aktivitesini tahmin etmek ve modellemek amacıyla yapay zekâ destekli bir yaklaşım benimsenmiş; bu bağlamda, veri analizi ve algoritmik modelleme açısından geniş olanaklar sunan Python programlama dili tercih edilmiştir. Çalışmada proglama dilinin ayırtılı bir şekilde verilmesi başka bir ifade ile verilen komutların görevlerinin açıklanması gelecekte yapilacak olan rumen mikrobiyal temmelli enzim analizlerinin daha iyi bir sekilde anlaşılması hedeflenmiştir. Python’un bilimsel hesaplamalara yönelik güçlü kütüphaneleri (örneğin NumPy, Pandas, Scikit-Fuzzy, Matplotlib) aracılığıyla, biyolojik sistemlerin belirsiz ve doğrusal olmayan doğasını modellemeye elverişli bir yöntem olan bulanık mantık yaklaşımı uygulanmıştır. Modelleme sürecinde, ksilanaz enziminin aktivitesini etkileyen temel çevresel parametreler olarak sıcaklık, pH ve substrat konsantrasyonu seçilmiştir. Bu değişkenler, klasik keskin sınırlarla tanımlanmak yerine, bulanık kümeler aracılığıyla \\\"düşük\\\", \\\"orta\\\" ve \\\"yüksek\\\" olarak sınıflandırılmıştır. Belirlenen üyelik fonksiyonları yardımıyla, sistemin bu parametrelere karşı verdiği tepkiler bulanık mantık kuralları doğrultusunda analiz edilmiştir. Böylece, yalnızca optimum koşulları değil, aynı zamanda sınır koşullarındaki varyasyonları da değerlendirebilen esnek bir model ortaya konmuştur. Sonuç olarak, Python destekli bulanık mantık modeli sayesinde, ksilanaz enziminin farklı çevresel koşullardaki aktivite düzeyleri başarıyla öngörülmüş; bu enzimin optimal etkinlik gösterdiği pH aralığının 5.5-6.5, sıcaklık aralığının 50-60 °C ve substrat konsantrasyonunun yaklaşık 5 U/mL aralığında olduğu belirlenmiştir. Bu sonuçlar literatür ile karşılaştırıldığında bulanık mantığın, mikrobiyal enzim üretim süreçlerinin dijitalleştirilmesi ve optimizasyonunda alternatif bir yol olarak kullanılabileceği önerilmiştir. Elde edilen bulgular, biyoteknolojik süreçlerin modellenmesinde bulanık mantığın, özellikle biyolojik verilerin doğasında bulunan belirsizlikleri anlamlandırma noktasında önemli bir potansiyele sahip olduğunu ortaya koymaktadır.
Keywords : Ksilanaz, Python, Fuzzy, Bulanık Mantık, Neocallimastix