Molekulyar biologiya fanidan tayyorlagan

4 Munozara

BLAST algoritmi Mondal va boshqalar tomonidan sinovdan o'tkazildi. [ 8 ] 202,310 ta ketma-ketlikni o'z ichiga olgan ortiqcha bo'lmagan Swiss-Prot ma'lumotlar bazasiga qarshi skanerlash uchun. A, M, O va T superfamiliyalari a'zolarini aniqlashning aniqlik qiymatlari mos ravishda 88,0%, 69,2%, 85,2% va 11,8% edi. Shunday qilib, homologlarni qidirish uchun BLASTP vositasi giper o'zgaruvchan konotoksinlar uchun mos emasligini ishlashdan talqin qilish mumkin. Shuning uchun yuqori tasniflash tizimidan foydalanish zarur edi. SVM va SVM-Freescore bilan birgalikda an'anaviy Smit-Waterman moslashuvidan foydalangan holda ishlashni taqqoslash rasmda ham ko'rsatilgan..2-rasm.2. Standart Smit-Waterman moslashtirish parametrlari ishlatilgan; 11 va 1 bo'shliqni ochish jazosi va uzaytirish jarimalari va BLOSUM 62 matritsasi. Oyna o'lchami ℓ Vt 300 ga o'rnatildi. Natijalar shaklda ko'rsatilgan.2-rasm,2, an'anaviy Smit-Uoterman moslashuvi cheklangan haroratli so'zlarni tekislash modeli bilan almashtirilganda sezilarli aniqlik yaxshilanishini ko'rsatadi. SVM (SVM-SW) va SVM-Freescore bilan birgalikda an'anaviy Smit-Waterman moslashuvidan foydalangan holda ishlashni taqqoslash .

Bizning SVM-Freescore algoritmimiz konotoksin ma'lumotlar to'plamini o'zining gen superfamiliyalariga tasniflay olganligi shuni ko'rsatadiki, to'plangan aminokislotalar ketma-ketligida ularni biologik ahamiyatga ega guruhlarga bo'lish uchun etarli ma'lumotlar mavjud. Konotoksin dori ishlab chiqarishda samarali ekanligi isbotlangan va turli kasalliklarni davolash uchun ishlatilishi mumkin. Shuning uchun SVM-Freescore, masalan, yangi izohlangan genomlarda topilgan konotoksin oqsillarini ularning to'g'ri superoilasiga belgilash uchun ishlatilishi mumkin.

5 Xulosa

Ushbu maqolada biz konotoksin oqsili namunasi uchun uning evolyutsiyasi ma'lumotlarini juftlik ketma-ketligini taqqoslashning ta'sirchan o'rtacha qiymatini qo'shish orqali yangi taqdimotni taqdim etdik. Biz so'zlarning cheklangan haroratli hizalanishini oqsil xususiyatini ajratib olish va ko'rsatish usuli sifatida ko'rib chiqdik. Ushbu yondashuv o'zgaruvchan oynadan foydalanish katta ball bilan aniq muqobil tekislashlarga olib kelishi mumkinligini kuzatishdan kelib chiqdi. Biroq, biz mumkin bo'lgan hizalamalarni cheklanmagan holda qo'yganimizda, SVM eng yaxshi ishlaydi parametrlar oralig'ida faqat juft harflar tarkibi tegishli bo'lib tuyuldi. Hech bo'lmaganda qisqa uzunlikdagi ketma-ketlik effektlarini hisobga olish uchun biz ruxsat etilgan tekislashlar uzunligini chekladik. Keyin olingan xususiyatlar turli xil konotoksin superfamiliyalarini farqlash uchun SVM bilan birgalikda ishlatilgan. Prognoz sifatini yanada yaxshilash uchun gen ontologiyasi, oqsil-oqsil o'zaro ta'siri va domenlararo bog'lovchi mintaqalar haqidagi bilimlar kabi qo'shimcha biologik dalillarni kiritish kerak.

SVM-Freescore usuli konotoksin oqsillarining funktsional va strukturaviy tavsifi uchun foydali ketma-ketlikka asoslangan tahlil vositasi ekanligi ko'rsatilgan. Ma'lumotlar to'plami va dasturiy ta'minot http://faculty.uaeu.ac.ae/nzaki/SVM-Freescore.htm saytida mavjud

NZ SVM-Freescore kontseptual rivojlanishiga hissa qo'shdi, eksperimental ish va statistik tahlilni loyihalashtirdi va amalga oshirdi, qo'lyozmani tuzdi. SW va GN metodning bepul ball qismini ishlab chiqdi va amalga oshirdi. SK maqolada keltirilgan biologiya tushunchalariga hissa qo'shdi. Barcha mualliflar yakuniy qo'lyozmani o'qib chiqdilar va tasdiqladilar.