Информация о конотоксинах

НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УЗБЕКИСТАНА МИРЗО УЛУГБЕКА
БИОЛОГИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ БИОЛОГИЯ (ПО ВИДАМ) НАПРАВЛЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ 2 – 204 КУРС – ГРУППА СТУДЕНТОВ
Мухаммад Кадир Хабибуллаев
ОКОНЧИЛ МОЛЕКУЛЯРНУЮ БИОЛОГИИ
Независимая работа
Тема: Информация о конотоксинах

Исполняет: Мухаммад Кадыр Хабибуллаев

Получено: Хакимжанова Муслимахон
Ташкент2022
ОГЛАВЛЕНИЕ
Вступление:
Основная часть
1.1 Надлежащие методы __________________________________________2
1.2 Слабые стороны последних работ________________________________ 4
1.3 Предлагаемое решение ________________________________4
2.1 Извлечение функций -------------------------------------------------------------- - 6
2.2 Выравнивание слов с ограниченной температурой____________________ 7
2.3 Классификация с использованием SVM _ _____________________________9
2.4 Набор данных ________________________________10
3.1 Эффективность параметра переменной температуры T ________13
3.2 Максимальная эффективность изменения размера слова k max ______13
3.3 КПД различных размеров окон ℓ Вт _______________13
3.4 Оценка производительности SVM-Freescore ___________________14
4 Обсуждение _ ____________________________________________14
5 Заключение________________________________________________ 15


ВСТУПЛЕНИЕ
Было показано, что конотоксин эффективен при производстве лекарств и может использоваться для лечения различных состояний, включая шизофрению, нервно-мышечные расстройства и хроническую боль. Поскольку интерес к конотоксинам продолжает быстро расти, желательны инструменты для точной классификации надсемейства конотоксинов для систематизации растущего числа вновь открытых последовательностей и структур. Однако, несмотря на важность и обширные экспериментальные исследования конотоксина , эти агенты интенсивно не изучались.
В данной работе мы предлагаем рассмотреть субоптимальное выравнивание слов конечной длины. Мы разработали систему подсчета очков, основанную на функциях локальных участков выравнивания, называемых свободными точками. Система подсчета очков играет ключевую роль на этапе выделения признаков классификации методом опорных векторов. В классификации белков конотоксинов наш метод SVM-Freescore улучшил чувствительность и специфичность на 5,864% и 3,76% соответственно . В целях обобщения SVM-Freescore также применялся для классификации суперсемейств из избранных и высококачественных баз данных, таких как ConoServer. Средняя чувствительность и специфичность для суперсемейной классификации оказались равными 0,9742 и 0,9917 соответственно.
Конотоксины представляют собой группу нейротоксических пептидов, выделенных из яда морской конусной улитки рода Conus. Обычно они состоят из 10-30 аминокислот и содержат до пяти дисульфидных связей [1 ]. Конотоксины имеют разные механизмы действия, большинство из которых еще мало изучены и поэтому до конца не изучены. Однако многие из этих пептидов модулируют активность ионных каналов. Ионные каналы являются ключевыми компонентами различных биологических процессов и часто используются при поиске новых лекарств [2 ]]. Таким образом, конотоксин, который доказал свою эффективность в производстве лекарств, имеет большой потенциал для использования при лечении шизофрении, некоторых нервно-мышечных расстройств, хронических болей, эпилепсии, сердечно-сосудистых заболеваний и дисфункции мочевого пузыря . Отнесение нового секвенированного конотоксина к соответствующему суперсемейству с использованием вычислительного подхода может обеспечить эффективный способ получения или добавления ценной предварительной информации о биологических и фармакологических функциях этих токсинов. Существует три основных схемы классификации конотоксинов: суперсемейства генов, основанные на сходстве транслируемой последовательности сигнального пептида мРНК конотоксина; цистеиновые каркасные группы на основе посттрансляционных модификаций зрелого белка конотоксина; и фармакологические семейства , 3 ]. Таким образом, шестнадцать надсемейств (A, D, G, I1, I2, I3, J, L, M, O1, O2, O3, P, S, T и Y) [ 2 - 8 ] и каждое существует в надсемействе. выделяют несколько групп по наличию двух и более дисульфидных мостиков [9]. Недавно была пересмотрена классификация конотоксинов, и информация легко доступна в базе данных ConoServer [3 ]. Таким образом, конотоксины представляют собой идеальную группу белков для тестирования нового алгоритма классификации.