Künstliche Intelligenz und Protein-Protein-Wechselwirkungen

von Tapobrata Lahiri, Gautam Kumar

64 Seiten, Taschenbuch

Kurzbeschreibung des Verlags

Protein-Protein-Wechselwirkungen spielen in der Bioinformatik und der computergestützten Biologie eine wichtige Rolle bei der Interpretation der grundlegenden Prinzipien biologischer Strukturen. Im Vergleich zu den verfügbaren Proteinnetzwerken und Sequenzen unterschiedlicher Spezies ist die Anzahl der bekannten PPIs (Protein-Protein-Wechselwirkungen) nach wie vor sehr begrenzt. In diesem Buch wird eine sequenzbasierte Methode vorgeschlagen, die die physikalisch-chemischen Eigenschaften von Proteinresten nutzt und dabei eine neue Merkmalsdarstellung - die Autokovarianz (AC) - mit einem künstlichen neuronalen Netzwerk (ANN) kombiniert. Die Autokovarianz beschreibt Wechselwirkungen zwischen Aminosäureresten, die in der primären Proteinsequenz einen gewissen Abstand voneinander haben; somit berücksichtigt diese Methode den Nachbarschaftseffekt bei Protein-Protein-Wechselwirkungen. Die Aminosäuren wurden in numerische Werte umgewandelt, die sechs physikalisch-chemische Eigenschaften darstellen; anschließend wurden diese numerischen Sequenzen mittels Autokovarianz in einen eindimensionalen Vektor gleicher Größe umgewandelt. Schließlich wurde das ANN-Modell unter Verwendung der Vektoren der Autokovarianz-Variablen als Eingabe aufgebaut. Das Experiment zeigte, dass die Vorhersagegenauigkeit des Modells nach einer 5-fachen Kreuzvalidierung bei über 94,0 % liegt.

• Themen: Informatik und Informationstechnologie Informatik
• ISBN: 9786630236699
• Sprache: Deutsch
• Erscheinungsdatum: 21.09.2026
• Größe: 220 x 150 mm
• Verlag: Verlag Unser Wissen