जीनोमिक्स और प्रोटिओमिक्स में डेटा माइनिंग जर्नल

अमूर्त

पीडीबी ब्रह्मांड के त्वरित विश्वसनीय अन्वेषण के लिए एक नए टेम्पलेट खोज एल्गोरिदम की आवश्यकता है

सुनील नाहटा और आशीष रूंथला

टेम्पलेट आधारित मॉडलिंग (TBM) के माध्यम से निकट-मूल प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी कई वर्षों से संरचनात्मक जीव विज्ञान का एक प्रमुख यथार्थवादी लक्ष्य रहा है। TBM एल्गोरिदम को लक्ष्य प्रोटीन अनुक्रम को अधिकतम रूप से कवर करने और इसकी सही टोपोलॉजी बनाने के लिए टेम्पलेट्स के सर्वश्रेष्ठ सेट की आवश्यकता होती है। हालाँकि, ऐसे पूर्वानुमान एल्गोरिदम की सटीकता हमारे टेम्पलेट खोज उपायों की एल्गोरिदमिक और तार्किक समस्याओं से ग्रस्त है जो लक्ष्य अनुक्रम के लिए विश्वसनीय संरचनाओं को जल्दी से स्क्रीन करने में विफल रहते हैं। इस अध्ययन में, हम आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले खोज इंजन PSI-BLAST और HHPred की दक्षता का आकलन करने के लिए CASP10 लक्ष्य T0752 मॉडल की भविष्यवाणी करने के लिए 41,967 टेम्पलेट्स के चुने हुए PDB95 डेटासेट का उपयोग करते हैं। हमारा विश्लेषण TBM भविष्यवाणी पद्धतियों की सटीकता में सुधार के लिए नए रास्ते खोलने के लिए एक विस्तृत अध्ययन प्रस्तुत करता है। यह सबसे लोकप्रिय टेम्पलेट खोज उपायों की कमजोरियों को प्रकट करता है और इस प्रकार एक अधिक विश्वसनीय टेम्पलेट खोज एल्गोरिदम की आवश्यकता को स्पष्ट करने के लिए एक पूर्वानुमानित टेम्पलेट खोज एल्गोरिदम के गुणों में एक महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।