Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

เครื่องมือค้นหาโปรตีนที่ทำหน้าที่คล้ายคลึงกันด้วยวิธีการจัดเรียงกลุ่มอะมิโนที่ไม่ชอบน้ำแบบค้นหาเฉพาะส่วน

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

Protein homology search tool through hydrophobic cluster alignment with local search

Year (A.D.)

2009

Document Type

Thesis

First Advisor

ประภาส จงสถิตย์วัฒนา

Second Advisor

รัฐ พิชญางกูร

Faculty/College

Faculty of Engineering (คณะวิศวกรรมศาสตร์)

Degree Name

วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Degree Level

ปริญญาโท

Degree Discipline

วิศวกรรมคอมพิวเตอร์

DOI

10.58837/CHULA.THE.2009.1494

Abstract

เทคนิคการเปรียบเทียบความคล้ายคลึงกันในปัจจุบัน ซึ่งใช้การจัดเรียงกรดอะมิโนในลักษณะ 1 มิตินั้นมีข้อจำกัดและมีความผิดพลาดเมื่อนำมาใช้เปรียบเทียบจัดเรียงลำดับกรดอะมิโนที่มีค่าความเหมือนต่ำแม้ว่าลำดับกรดอะมิโนนั้นจะมีหน้าที่การทำงานเหมือนกัน จึงมีการนำเทคนิคการวิเคราะห์กลุ่มกรดอะมิโนที่ไม่ชอบน้ำในลักษณะ 2 มิติ มาใช้ ในการทำนายลักษณะโครงสร้างและหน้าที่การทำงานของโปรตีน ในงานวิจัยชิ้นนี้ได้นำเสนอเทคนิคที่ใช้ในการสร้างเครื่องมือค้นหาโปรตีนที่ทำหน้าที่คล้ายคลึงกัน โดยมีพื้นฐานอยู่บนการจัดเรียงกลุ่มกรดอะมิโนที่ไม่ชอบน้ำในโครงสร้างระดับทุติยภูมิ เพื่อคิดคำนวณคะแนน ความคล้ายคลึงกันของคู่โปรตีนโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดภาระการค้นหาและจับคู่สายลำดับโปรตีนโดยผู้เชี่ยวชาญ เทคนิคที่ได้นำเสนอนี้ช่วยเพิ่มความเร็วในการคำนวณและแก้ไขข้อบกพร่องในการจับคู่กลุ่มกรดอะมิโนในงานวิจัยเก่าที่ใช้แนวความคิดเชิงละโมบ โดยได้ทำการทดสอบเทคนิคที่นำเสนอกับชุดข้อมูลจากฐานข้อมูล HOMSTRAD และ ฐานข้อมูล PIR ซึ่งผลการทดสอบแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่พัฒนาขึ้นจากเทคนิคการค้นหาโปรตีนที่ทำหน้าที่คล้ายคลึงกันแบบเก่า ทั้งทางด้านความถูกต้องและระยะเวลาที่ใช้คำนวณ

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

Current techniques in protein homology testing involve a 1-dimensional alignment of nucleotide or amino acid sequencing. Due to its various constraints and low sequence identity values, a 2-Dimensional Hydrophobic Cluster Alignment has increasingly been used to predict the structure and functionality of protein. This work proposed an algorithm based on a secondary-structure Hydrophobic Cluster Alignment to compute a similarity score of protein sequences automatically, which helps reduce interventions of a human expert for a manual alignment. Additional techniques are introduced to speed up the calculation, as well as to resolve some greedy-based alignment limitation in the previous work. The alignment results and the classification accuracies from the well-known HOMSTRAD and PIR database have demonstrated an improvement in both accuracy and the computation time.

Link to Full Text

Share

COinS