پروتئین ها را میتوان مهم ترین مولکول های بیولوژیکی سلول های زنده دانست. ساختار پروتئینها در سطوح مختلفی تعریف میشود. ساختار اول آن ها، توالی 20 آمینواسید مختلف است که در یک زنجیره خطی به یکدیگر پیوسته اند. این زنجیره ها با ساختارهای منظم تا خورده ساختار دوم را شکل می دهند. ساختار سوم نیز، نحوه قرارگیری همه اتم های پروتئین در فضای سه بعدی است. پروتئین ها هنگام انجام عملکردهای زیستی با یکدیگر برهم کنش دارند و از مجموع این برهمکنشها، شبکه های برهم کنش پروتئین-پروتئین (PPI) شکل می گیرند. با توجه به اهمیت برهم کنش پروتئین ها، از یکسو روش های تجربی مختلفی برای شناسایی آن¬ها گسترش یافته اند و از سویی دیگر، روش های محاسباتی پا به عرصه گذاشته اند. روش های محاسباتی وابسته به منابع اطلاعاتی مختلفی بوده و از چالش های اصلی آن ها، یافتن روشی مناسب برای توصیف پروتئین ها به-صورت بردارهای ویژگی است. در این پژوهش، از اطلاعات استنتاج شده از ساختارهای اول و دوم پروتئین ها، جهت پیش بینی برهم کنش پروتئین ها استفاده شده است. اطلاعات توالی، یکی از در دسترس ترین منابع اطلاعاتی پروتئین ها بوده و بیانگر برخی خصوصیات آن ها نیز می باشد. علاوه بر آن اطلاعـاتی هم چون ساختـار دوم و آمینواسیدهـای سطحی، از توالی آمینواسیدهـا استخراج شدند. اطلاعات به دست آمده، با روش های توصیف توالی پروتئین ها ترکیب شده تا هر جفت پروتئین، توسط بردارهای ویژگی مناسبی نمایش داده شوند و یک روش یادگیری ماشین، برهم کنش بین آن ها را پیش بینی نماید. نتایج نشان میدهند که توصیف توالیها بهصورت دوتاییهای بدون جهت ضمن کاهش ابعاد فضای برداری، بهترین عملکرد پیشبینی را دارد. در ادامه و برای بهبود کارایی پیش بینی برهم کنش پروتئین ها، روش های مختلف تولید بردارهای ویژگی با هم تلفیق شدند. بدین منظور ابتدا پیش بینی کننده های مختلف با در نظر گرفتن اطلاعات ساختارهای پروتئین ها، توسط RVKDE به عنوان ابزار یادگیری ماشین پیاده سازی شدند و سپس، نتایج آن ها به یک پیش بینی کننده ثانویه به نام پیش بینی کننده متا فرستاده شدند. نتایج نشان می دهند که روش پیشنهادی، از روش های قبلی پیشی جسته و کارایی پیش بینی را به میزان 3.25% در F-Measure، روی پروتئین های پایگاه داده HPRD بهبود داده است. واژههای کلیدی: برهم کنش پروتئین-پروتئین، ساختارهای پروتئین ، کدگذاری N-Gram از توالی آمینواسیدها
برچسب:
نویسنده: هلیا قربانی