منصة الرسائل والاطاريح: التنبؤ بتعقيدات البروتينات من الشبكات الثابتة والديناميكية باستخدام خوارزميات التنقيب الرسومية

الخلاصة

تعتبر تعقيدات البروتين هي المفتاح الاساسي لفهم آلية وتنظيم عمليات الخلايا لأنها تشارك في الوظائف الاساسية للخلية. حيث تتكون من تفاعل بروتينين او اكثر في شبكة تفاعل البروتين (PIN). تقترح هذه الرسالة أربع مساهمات للتنبؤ بتعقيدات البروتين من شبكة تفاعل البروتينات الثابتة والديناميكية ، اثنان لكل منهما. باستخدام نموذج التوسع من بذرة والهيكل التبولوجي لشبكة تفاعل البروتينات الثابتة (SPIN) ، تم اقتراح خوارزمية SETS للتنبؤ بتعقيدات البروتين المتداخلة بكثافات متفاوتة خلال وقت تنفيذ مقبول. تم اقتراح خوارزمية أخرى تعتمد على التعبير الجيني (GE) لوزن شبكة تفاعل البروتينات دون حذف البروتينات التي لا تقدم بيانات التعبير الجيني. تحدد GECA البروتينات الأساسية التي تستخدم تقنيات الجوار الشائعة والمعلومات البيولوجية. علاوة على ذلك ، تعمل GECA على تحسين تقنية attachment عن طريق إضافة البروتينات ذات التفاعل القليل مع بروتينات core ولكنها تتشابه بشكل كبير بالتعبير الجيني. ابتكر الباحثون شبكة تفاعل البروتينات الديناميكيية (DPIN) من خلال الجمع بين SPIN وبيانات التعبير الجيني. يعد تحديد عتبة مناسبة للجين النشط أحد التحديات البيولوجية. تم اقتراح طريقة (q-one) لتحديد النقاط الزمنية النشطة لكل بروتين وفقًا لخصائص قيمة تعبيره. الطريقة المقترحة يضاف فيها البروتين إلى الشبكة إذا كان نشطًا في نقطتين زمنيتين متتاليتين, هذا بالإضافة إلى قدرتها على الكشف عن التطور الديناميكي داخل شبكة PPI وتحديد البروتينات الأساسية. من خلال استخدام طريقة q-one لتحديد النقاط الزمنية النشطة لكل بروتين ، تم اقتراح خوارزمية جديدة (shared-one-time) للتنبؤ بتعقيدات البروتين من الشبكات الديناميكية التي تشارك بروتيناتها نقطة زمنية نشطة واحدة على الأقل. باستخدام أحد عشر من بيانات الخميرة والانسان ، و باستخدام مقاييس التقييم (مقياس F-measure ، المطابقة الدقيقة والجيدة مع التعقيدات الحقيقية) وتقنية المقارنة مع الخوارزميات المعروفة والقوية لتقييم الخوارزميات المقترحة. باستخدام البيانات المختلفة ، يكون أداء الطرق المقترحة افضل على الاقل بنسبة 10٪ وبنسبة قد تصل إلى 65٪ مقارنة باداء الخوارزميات الأخرى. من ناحية أخرى ، فإن معدل تحسين التعقيدات المتوقعة التي تتطابق تمامًا مع التعقيدات الحقيقية ، أعلى بنسبة 15 ٪ على الأقل من الأساليب السابقة ، مما يشير إلى أهمية بيولوجية كبيرة للتعقيدات المتوقعة بواسطة الخوارزميات المقترحة.