Prediction Of Antimicrobial Peptides Based On Sequence Alignment And Secondary Structure Sequence And Segment Sequence.pdf - Soh , Meng Wah (2015)
Peptida antimicrobial (AMP) adalah sejenis peptide semula jadi yang penting untuk sistem imun. Penyelidik berminat untuk membuat ubat dengan AMP sebagai alternatif kerana bakteria semakin boleh menentang dengan antibiotik yang sedia ada. Walaubagaimanapun, eksperimen untuk mengekstrak AMP dari protein mahal dan mengambil masa. Oleh itu, alat pengiraan yang berkesan dan tepat meramalkan AMP baru amat dikehendaki untuk mengkaji ubat baru. Dalam projek ini, algoritma baru dicadangkan sebagai alat pengiraan dengan mengabungkan kaedah penjajaran urutan dan urutan struktur sekunder (SSS) dan urutan segmen (SS). Penjajaran urutan dilaksana berdasarkan HSPs maksimum skor yang diramalkan oleh BLASTP. Kaedah penjajaran urutan tidak dapat meramalkan semua urutan. Keputusan fasa penjajaran urutan adalah di 91.02 % bagi set data biasa, 80.88 % untuk urutan yang mempunyai persamaan <0.7, dan 96.02 % untuk CAMP set data. Bagi urutan yang tidak boleh diramalkan, ramalan diteruskan dengan menggunakan ciri-ciri SSS dan SS. Pengekstrakan ciri dan pilihan ciri dilakukan dan kemudian ciri-ciri tersebut digunakan untuk melatih pembelajaran mesin SVM bagi mengklasifikasikan urutan sama ada AMP atau bukan AMP. Keputusan ujian keseluruhan adalah 83.27% bagi set data biasa, 71.83% untuk urutan yang mempunyai persamaan <0.7, dan 91.49% untuk CAMP set data. Berbanding dengan fasa kedua kajian dulu yang menggabungkan dengan kaedah penjajaran jujukan, kajian ini mempunyai hasil yang rendah (<27%) dengan hanya menggunakan ramalan dengan SSS dan SS. Ini menunjukkan bahawa algoritma baru yang dicadangkan tidak sesuai untuk digunakan sebagai peramal AMP.