پیش بینی ساختار ثانویه پروتیین با استفاده از رویکردهای داده کاوی: یک مطالعه تحلیلی و مقایسه ای

داده کاوی در حوزه های مختلفی ورود پیدا کرده است که از آن جمله می توان به حوزه های علوم پزشکی و بیو انفورماتیک اشاره نمود . پروتیین ها دربدن تمام موجودات زنده وجود دارند و جزء لازم جهت رشد و ترمیم بافت های بدن هر موجودی هستند؛ بررسی پروتیین ها و آزمایش های مختلفروی آنها در بدن موشها به دلیل شباهت هایی که بین فیزیولوژی موش و انسان وجود دارد، می تواند اطلاعات زیادی را در اختیار انسان قرار دهد.هدف اصلی این پژوهش ارایه یک مدل هوشمند مبتنی بر استراتژی یادگیری ماشین جهت پیش بینی و تخمین ساختارهای پروتیین به طور خاصساختار ثانویه پروتیین است. از اینرو در این تحقیق، رویکردهای داده کاوی و کاربرد آنها در نمایش ساختار دوم پروتیین مربوط به یک مجموعهدادهای تحت عنوان Data_Cortex_Nuclear که متعلق به موش است بررسی گردید. پیاده سازی الگوریتم ها به همراه نرم افزارهای وکا ومتلب صورت گرفته است و نتایج حاصل از الگوریتم های پیاده سازی شده با یکدیگر مقایسه شدند. با انجام یک تحلیل مقایسه ای استراتژی هایجنگل تصادفی بالاترین دقت و کار آیی را داشته است.

کلیدواژه ها:

تکنیک های داده کاوی ، دسته بندی ، پیش بینی ساختاری ، ساختار ثانویه پروتیین ، جنگل تصادفی