نوع المستند : مقالة بحثیة
المستخلص
تتناول هذه الدراسة التنبؤ البنية الثانوية للبروتين. يعتمد التنبؤ للبنية الثانوية على صفات صور الأحماض الأمينية المسلسلة. تم تطوير وتحديد خوارزمية التنبؤ تعتمد على المعلومات المكانية للصور التسلسل الحامض الاميني. يتم تطبيق الخوارزمية A والخوارزمية B. ان خوارزمية B
تعتبر تطوير للخوارزمية A ولغرض استخراج واستخدام المعلومات المكانية لأنواع تصنيف الأحماض الأمينية في ثلاث حالات من البنية الثانوية للبروتين والحالات هي: حلزونية (H)، وخيط (E)، (C).يتم التصنيف حسب الصفات المستخلصة من الصور وتتم العملية من خلال مرور نوافذ بأحجام مختلفة ويتم حساب التباين الدرجات الرمادية من مركز النافذة ومناطق المجاورة. تتم أيضا من خلال هذه التقنية الى مواقع المكانية. تعتبر طريقه التنبؤ بنية الثانوية للبروتين بطريق الصفات المستخلصة والصفات المكانية طريقه حديثة ومستخدمة لأول مرة في هذا المجال ونتائج اثبتت الدقة في التصنيف في حلات الثلاث للبنية البروتين. تعتمد دقة التصنيف على خوارزمية التحسين B ومعلمات الخوارزمية A و B. نحن نطبق نهجًا جديدًا لاستخراج المعلومات المكانية من بنية البروتين الأساسي لتنبيه ثلاث حالات من بنية البروتين الثانوية. يتم تقسيم تسلسلات البروتين الأساسي إلى صور فرعية وتتم العملية طبقا الى التقطيع الذي يحدث في تسلل الحامض الاميني فتتحول السلسة الحامض الاميني الى صور . ويتم معالجه الأولية للصور لتحسين الصور وتهياه الصور للعملية التصنيف. بعدا المعالجة الأولية يتم تطبيق الخوارزميات A. خوارزمية A غير كافية للحصول على التصنيف المناسب ولذلك يتطلب تطبيق خوارزمية B لتحقيق الدقة في كل نوع من بنية البروتين الثانوية Helix (H) بنسبة 91.93%، والورقة (E) بنسبة 93.15% والملف (C) بنسبة 89.0126%. ان النتائج البحث اضافت تحسن من الناحية الدقة في التصنيف ولا تحتاج الى قاعدة بيانات كبيرة مثل بقية الطرق المستخدمة في الشبكات العصبية إضافة ان البحث يوفر المعلومات المكانية استخلاصًا آليًا للميزات للتنبؤ ببنية البروتين الثانوية.
الكلمات الرئيسية