نام پژوهشگر: پویا ذاکری
پویا ذاکری محمدحسین سرائی
مسئله پیش¬بینی مکان استقرار پروتئین¬ها در سلول یک مسئله پژوهشی بسیار جدی در علم بیوانفورماتیک می¬باشد. به طور روشنتر دانستن مکان استقرار پروتئین¬ها در سلول یک گام مهم در فهمیدن کارکرد آن پروتئین می¬باشد. یک مسئله مشابه با مسئله پیش¬بینی مکان استقرار پروتئین¬ها در سلول، مسئله پیش¬بینی مکان استقرار پروتئین¬ها در اندامک¬های موجود در سلول مانند هسته، میتوکندری و یا کلروپلاست می¬باشد. یکی از مهمترین اندامکهای موجود در سلول هسته¬داران میتوکندری می¬باشد که نقش بسیار مهمی در فرآیند متابولیسم انرژی دارد و جایگاه تنفس سلول می¬باشد. میتوکندری توسط دو لایه غشایی خارجی و داخلی احاطه¬ شده¬است. در داخل غشای داخلی آن ماده زمینه قرار گرفته¬است . غشای خارجی، غشای داخلی و ماده زمینه شامل پروتئین¬هایی می¬باشند که در رویه های گوناگونی از فرآیند متابولیسم انرژی شرکت می¬کنند. استفاده از یک سیستم ماشینی قابل اعتماد برای تشخیص مکان پروتئین در میتوکندری می¬تواند موجب تسریع طراحی دارو برای بیش از 100 گونه از بیماریهای پیچیده در ارتباط با میتوکندری چون برنامه ریزی مرگ سلول ، قابلیت تنظیم بیولوژیکی یونی و غیره شود. در ابتدا ما براساس مدلهای بازنمایی گوناگون توالی¬های پروتئینی اقدام به ساخت پییش¬بینی کننده¬هایی برای تعیین مکان استقرار پروتئین در میتوکندری می¬نماییم. در نتیجه آن ما یازده مدل بازنمایی را مورد توجه قرار¬می¬دهیم که شامل درصد ترکیب اسیدهای آمینه ، درصد¬ترکیب دی¬پپتیدی، درصد¬ترکیب دی¬پپتیدی با شکاف، درصد¬ترکیب ویـژگیهای اسیدهای آمینه، درصد¬ترکیب اسیدهای آمینه کاذب chou، درصد¬ترکیب دومن کارکردی، مدل بر اساس پیش بینی سطح در دسترس ، مدل بر اساس پیش بینی عناصر ساختار دوم ، مدل ترکیبی بر اساس پیش¬بینی سطح در دسترس و پیش¬بینی عناصر ساختار دوم توالی، مدل گسسته همترازی دوبدوی توالی¬های پروتئینی، مدل گسسته بهبود یافته همترازی دوبدوی توالی¬های پروتئینی می¬باشد. در ادامه بر¬اساس مجموعه داده های استاندارد ساخته¬شده برای این مسئله ویژگی¬های در ارتباط با هر مدل بازنمایی را برای هر توالی پروتئینی استخراج می¬کنیم . سپس بر اساس ساخت طبقه¬کننده¬هایی با استفاده از روش ماشین برار پتشتبان چندکلاسی یک¬-دربرابر-یک برای هر مجموعه ویژگی مربوط به هر مدل بازنمایی توالی¬ها به پیش¬بینی مکان استقرار پروتئینها در میتوکندری پرداختیم. نتایج این بررسی نشان¬داد که بر¬اساس مدل گسسته بهبود یافته همترازی دوبدوی توالیهای پروتئینی توانستیم طبقه کننده¬هایی بسازیم که بر اساس روش تست یکی¬کنار در دقت پیش¬بینی مکان استقرار پروتئین در میتوکندری 1% نسبت به بهترین سیستم محاسباتی پیشین بکار رفته برای این مسئله بهبود ایجاد کند. در ادامه ما به این بهبود اکتفا نکرده و با استفاده از روش¬های ترکیب طبقه¬کننده¬ها مانند رای¬گیری¬ اکثریت و عملگرهای ترکیب¬داده عملگر میانگین مرتب وزن دار(owa) بهترین طبقه¬کننده¬های حاصل از انواع مدل¬های بازنمایی توالی¬های پروتئینی را که خود پیشتر ساخته¬ایم را در سطح تصمیم¬گیری ترکیب کرده و ابر¬طبقه¬کننده هایی برای این مسئله می¬سازیم. در نهایت براساس بکار بردن عملگر میانگین مرتب وزن دار بر روی یازده طبقه کننده برتری که پیشتر ساخته بودیم توانستیم طبقه کننده¬ای بسازیم که براساس روش تست یکی¬کنار با دقت کل 94.01% مکان استقرار پروتئین¬ در میتوکندری را پیش¬بینی کند. این نتیجه نسبت به درصد دقت¬کل بهترین سیستم محاسباتی پیشین بکار رفته برای این مسئله که 89% می¬باشد یک برتری قابل توجه می¬باشد.