Previsione della struttura secondaria delle proteine

Negli ultimi anni sono stati applicati vari modelli computazionali per risolvere vari problemi biologici. Sono stati sviluppati vari predittori di regione transmembrana per la previsione della struttura secondaria delle proteine con diversi livelli di accuratezza. Questo libro fornisce un modello basato su Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) per la previsione della regione transmembrana elicoidale acquisendo le informazioni strutturali della proteina target direttamente dai dati della sua sequenza. Inoltre, un Fuzzy Inference System è stato sviluppato utilizzando lo stesso set di test per confrontare le prestazioni del modello ANFIS. La migliore configurazione del modello ANFIS con RMSE e accuratezza come 40,92% e 76,76%, rispettivamente, sembra superare il modello fuzzy, che ha raggiunto RMSE e accuratezza come 54,45% e 70,37%, rispettivamente. Il successo di questo approccio suggerisce che può trovare potenziali applicazioni in altri problemi di analisi basati su sequenze. Il modello descritto in questo libro sarà utile ai bioinformatici che sviluppano nuovi e impegnativi modelli per risolvere diversi problemi biologici.

Indu Khatri, M.Sc.: Estudió Bioinformática en la Universidad de Banasthali, Rajastán, India. Dr. A. K. Sharma, PhD: Estudió Ciencias Informáticas en la Universidad de Thapar (Instituto de Ingeniería y Tecnología de Thapar), Punjab, India. Científico superior de aplicaciones informáticas en la agricultura en el Instituto Nacional de Investigaciones Lecheras (NDRI), Karnal, (Haryana), India.