Cancer is one of the most common ma

Cancer is one of the most common malignancies worldwide (Edwards et al., 2005, Jemal et al., 2011 and Renan, 1993). Conventional anticancer therapies, such as radiation and chemotherapy, have been widely used in cancer treatment. However, despite their high efficacy, they are costly and they have side effects on normal cells. So discovery and development of novel anticancer agents with new modes of action is greatly needed (Cassidy and Misset, 2002, Kalyanaraman et al., 2002, Moscow et al., 1997, Steinstraesser et al., 2009, Hoskin and Ramamoorthy, 2008, Eisenhofer et al., 2008, Steinstraesser et al., 2011 and Huang et al., 2012). Host defense peptides (HDPs) are new form of anticancer agents which overcome the limits of traditional approaches. These peptides have selective cancer cell toxicity and conquer cancer drug resistance (Papo and Shai, 2005, Deans et al., 2005 and Wesche-Soldato et al., 2007). HDPs are present in a wide variety of organisms, such as plants, amphibians (Eisenhofer et al., 2008) and some of them belong to the most rapid evolving group of mammalian peptides (Vallender and Lahn, 2004 and Patil et al., 2004). Direct pro-apoptotic effects of HDPs have been verified in several malignant cells, including melanoma, breast and lung cancers (Baker et al., 1993 and Lehmann et al., 2006). The cationic part of these peptides is anticipated to initiate electrostatic interaction with the negatively charged membrane of tumor cells which could lead to disruption of cancer cell membrane (Steinstraesser et al., 2011, Boman, 1995, Hoffmann et al., 1999 and Lehrer and Ganz, 1999). HDPs do not have a specific molecular composition, size and conformational structure that differ from other peptides. They contain 12–50 amino acid residues; some are linear with α-helical or β-sheet structures in the presence of membranes, while others with disulfide bonds have particular folds ( Andreu and Rivas, 1998 and Van‘t Hof et al., 2001). Therefore with this variety, there is a need to find a new computational method for predicting anticancer peptides. The anticancer mechanisms of HDPs include: (i) necrosis by the cell membrane lytic effect ( Hua and Sun, 2001, Zhou and Doctor, 2003, Reinhardt and Hubbard, 1998 and Chou, 2001); (ii) apoptosis by disrupting of mitochondrial membrane ( Hua and Sun, 2001 and Zhou and Doctor, 2003) and (iii) another types of action are non-membranolytic. Because it is often to take longer time and significant efforts to validate the anticancer activities of HDPs experimentally, the present study was designed to develop a quick and low-cost computational method to identify potential anticancer peptides candidates. There are a variety of methods to predict different aspects of proteins. Some of these methods are based on amino acid sequence, template ( Chen and Kihara, 2011, Chen et al., 2009a and Chen et al., 2009b) and amino acid composition (AAC) ( Lee et al., 2006 and Coeytaux and Poupon, 2005). One of the classification methods is pseudo amino acid composition (PseAAC), firstly developed by Chou for prediction of protein sub-cellular localization and membrane protein type ( Chou, 2005 and Shen and Chou, 2007). PseAAC concept has been used to predict several aspects of proteins, including prediction of secondary structure ( Chen et al., 2009a and Chen et al., 2009b), cyclins ( Mohabatkar, 2010), risk type of human papilloma viruses ( Esmaeili et al., 2010), GABA A receptors ( Mohabatkar et al., 2011), metalloproteinase family ( MohammadBeigi et al., 2011), antibacterial peptides ( Khosravian et al., 2013) and allergenic proteins ( Mohabatkar et al., 2013). Prediction based on the PseAAC concept can be performed using different methods. Support vector machine (SVM) is one of the promising state-of-art kernel based machine learning for building effective model on the training data for predicting class labels of unknown data ( Chang and Lin, 2011).

In this study we have developed two machine learning methods for prediction of anticancer peptides. First, we used an integrative SVM-based classification model on the base of their PseAAC parameters. Second, we used the local alignment kernel as a string kernel method in conjunction with SVMs for the purpose of anticancer peptides classification. String kernels are a class of kernel methods which in them, a protein sequence is viewed as a string defined on a finite alphabet of 20 amino acids. With the increasing popularity of the kernel-based method for pattern classification, a lot of string kernels have been proposed, examples are: spectrum kernel (Leslie et al., 2002), mismatch kernel (Leslie et al., 2003) and local alignment kernel (Saigo et al., 2004). They have been successfully applied to numerous applications ranging from protein remote homology detection (Saigo et al., 2004 and Kuang et al., 2004), to gene identification (Rätsch et al., 2007 and Schweikert et al., 2009) and to drug design (Jacob and Vert, 2008 and Röttig et al., 2010). Human immunodeficiency virus type1 (HIV-1) has a polyprotein of 55 kda, during which the maturation of virus, this polyprotein (Gag protein) is cleaved by a viral protease to release p17, p24 and p12 (Mills and Jones, 1990). The p24 protein is the major core protein of HIV-1 (Gupta et al., 2001). A number of proteins encoded by HIV-1 are facultative inducer of apoptosis, such as viral protein R, Nef and Tat proteins (He et al., 1995, Yao et al., 1998 and Bumpers et al., 2005). In this study, anticancer activities of p24 peptides were computationally calculated. The Ames test is a part of the routine screening battery applied to new drugs. The Salmonella mutagenicity test basically was designed to detect chemically induced mutagenesis (Ames et al., 1975). In this test S. typhimurium strains are auxotroph for histidine and the bacteria are unable to grow and to form colonies in absence of histidine ( Khandoudi et al., 2009). The mutagenicity of several peptides was further experimentally investigated according to the Ames test.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โรคมะเร็งเป็นหนึ่งในมะเร็งที่พบมากที่สุดทั่วโลก (edwards, et al. 2005 jemal และคณะ. 2011 และ Renan, 1993) การรักษามะเร็งแบบเดิมเช่นการฉายรังสีและเคมีบำบัดที่ได้รับการใช้กันอย่างแพร่หลายในการรักษาโรคมะเร็ง แต่แม้จะมีประสิทธิภาพสูงของพวกเขาที่พวกเขามีค่าใช้จ่ายและพวกเขามีผลข้างเคียงต่อเซลล์ปกติดังนั้นการค้นพบและการพัฒนาของการต่อต้านมะเร็งนวนิยายด้วยโหมดใหม่ของการดำเนินการเป็นสิ่งจำเป็นอย่างมาก (แคสสิดี้และ Misset, 2002, kalyanaraman et al,., 2002, มอสโกและคณะ. 1997 steinstraesser et al,., 2009, Hoskin และ ramamoorthy, 2008, Eisenhofer et al,., 2008, steinstraesser และคณะ. 2011 และ huang และคณะ. 2012)การป้องกันเป็นเจ้าภาพเปปไทด์ (HDPS) เป็นรูปแบบใหม่ของการต่อต้านมะเร็งซึ่งเอาชนะข้อ จำกัด ของวิธีการแบบดั้งเดิม เปปไทด์เหล่านี้มีความเป็นพิษของเซลล์มะเร็งเลือกและพิชิตดื้อยาโรคมะเร็ง (Papo และ shai 2005 คณบดีและคณะ. 2005 และ wesche-soldato และคณะ. 2007) HDPS ที่มีอยู่ในความหลากหลายของสิ่งมีชีวิตเช่นพืชครึ่งบกครึ่งน้ำ (Eisenhofer et al,.2008) และบางส่วนของพวกเขาเป็นสมาชิกของกลุ่มอย่างรวดเร็วมากที่สุดในการพัฒนาของเปปไทด์เลี้ยงลูกด้วยนม (vallender และ Lahn 2004 และพาติลและอัล. 2004) ผลกระทบโปร apoptotic โดยตรงของ HDPS ได้รับการยืนยันในเซลล์มะเร็งหลายแห่งรวมถึงเนื้องอกเต้านมและโรคมะเร็งปอด (ขนมปังและคณะ. 1993 และมาห์และอัล. 2006)ส่วนประจุบวกของเปปไทด์เหล่านี้คาดว่าจะเริ่มต้นการปฏิสัมพันธ์ไฟฟ้าสถิตด้วยเมมเบรนประจุลบของเซลล์มะเร็งซึ่งอาจนำไปสู่​​การหยุดชะงักของการเกิดโรคมะเร็งเยื่อหุ้มเซลล์ (steinstraesser et al,., 2011, โบแมน, 1995, Hoffmann และอัล. ปี 1999 และ Lehrer และ ganz, 1999) HDPS ไม่ได้มีองค์ประกอบโมเลกุลที่เฉพาะเจาะจงขนาดและโครงสร้างของโครงสร้างที่แตกต่างจากเปปไทด์อื่น ๆ พวกเขามี 12-50 กรดอะมิโนบางเป็นเชิงเส้นที่มีโครงสร้างα-βขดลวดหรือแผ่นในการปรากฏตัวของเยื่อหุ้มในขณะที่คนอื่น ๆ ด้วยการออกพันธบัตรซัลไฟด์มีเท่าโดยเฉพาะอย่างยิ่ง (Andreu และ rivas 1998 และ van't hof et al,. 2001) ดังนั้นจึงมีความหลากหลายนี้มีความต้องการที่จะหาวิธีการใหม่ในการคำนวณการทำนายเปปไทด์ต้านมะเร็ง กลไกการต้านมะเร็งของ HDPS รวมถึง (i) เนื้อร้ายโดยผล lytic เยื่อหุ้มเซลล์ (hua และดวงอาทิตย์ปี 2001 โจวและแพทย์, 2003, Reinhardt และฮับบาร์ด 1998 และ chou, 2001); (ii) การตายของเซลล์โดยการกระทบของเยื่อหุ้มยล (hua และดวงอาทิตย์ 2001 และโจวและแพทย์2003) และ (iii) อีกประเภทของการกระทำที่ไม่ membranolytic- เพราะมันมักจะต้องใช้เวลานานและมีความพยายามอย่างมีนัยสำคัญในการตรวจสอบกิจกรรมต้านมะเร็งของ HDPS ทดลองการศึกษานี้ถูกออกแบบมาเพื่อพัฒนาวิธีการคำนวณที่รวดเร็วและต้นทุนต่ำที่จะระบุผู้สมัครที่มีศักยภาพเปปไทด์ต้านมะเร็งมีความหลากหลายของวิธีการที่จะทำนายลักษณะที่แตกต่างของโปรตีน บางส่วนของวิธีการเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับลำดับกรดอะมิโนที่แม่แบบ (chen และ kihara, 2011, chen et al,., 2009a และ chen et al,., 2009b) และองค์ประกอบของกรดอะมิโน (AAC) (lee, et al. 2006 และ coeytaux และ poupon, 2005) หนึ่งในวิธีการจัดหมวดหมู่เป็นหลอกองค์ประกอบของกรดอะมิโน (pseaac)พัฒนาแรกโดย chou การทำนายของโปรตีนท้องถิ่นย่อยเซลล์และเยื่อหุ้มเซลล์โปรตีนชนิด (chou 2005 และขะเย้อแขย่งและ chou, 2007) แนวคิด pseaac ถูกนำมาใช้ในการทำนายหลายแง่มุมของโปรตีนรวมทั้งการคาดการณ์ของโครงสร้างทุติยภูมิ (chen et al,., 2009a และ chen ตอัล. 2009b) cyclins (mohabatkar, 2010) ชนิดที่มีความเสี่ยงของไวรัส papilloma มนุษย์ (Esmaeili ตอัล . 2010)รับกาบา (mohabatkar et al,. 2011) ครอบครัว metalloproteinase (mohammadbeigi et al,. 2011), เปปไทด์ต้านเชื้อแบคทีเรีย (khosravian et al,. 2013) และโปรตีนที่เป็นภูมิแพ้ (mohabatkar et al,. 2013) การคาดการณ์บนพื้นฐานของแนวคิด pseaac สามารถดำเนินการโดยใช้วิธีการที่แตกต่างกันเครื่องสนับสนุนเวกเตอร์ (SVM) เป็นหนึ่งในรัฐของศิลปะเคอร์เนลตามการเรียนรู้ที่มีแนวโน้มสำหรับการสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพกับข้อมูลการฝึกอบรมในการทำนายป้ายชั้นของข้อมูลที่ไม่รู้จัก (ช้างและ lin, 2011).

ในการศึกษาครั้งนี้เรามี สองการพัฒนาวิธีการเรียนรู้เครื่องสำหรับการทำนายของเปปไทด์ต้านมะเร็ง ครั้งแรกที่เราใช้แบบบูรณา SVM ตามรูปแบบการจัดหมวดหมู่บนฐานของพารามิเตอร์ pseaac ของพวกเขา ที่สองเราใช้เคอร์เนลการจัดตำแหน่งในท้องถิ่นเป็นวิธีการสตริงเคอร์เนลร่วมกับ SVMS สำหรับวัตถุประสงค์ของการจัดหมวดหมู่ของเปปไทด์ต้านมะเร็ง เมล็ดสตริงเป็นชั้นของวิธีการที่เมล็ดในพวกเขาลำดับโปรตีนถูกมองว่าเป็นสายที่กำหนดไว้บนตัวอักษร จำกัด ของ 20 กรดอะมิโนด้วยความนิยมที่เพิ่มขึ้นของวิธีการเคอร์เนลที่ใช้สำหรับการจำแนกรูปแบบจำนวนมากของเมล็ดสตริงได้รับการเสนอตัวอย่างคือ (. เลสลี่และคณะ, 2002) เมล็ดคลื่นความถี่ไม่ตรงกันเคอร์เนลและการจัดตำแหน่งท้องถิ่น (เลสลี่เอตแอล 2003.) เคอร์เนล (Sai​​go และคณะ. 2004) พวกเขาได้รับการใช้ประสบความสำเร็จในการใช้งานจำนวนมากตั้งแต่การตรวจสอบโปรตีนที่คล้ายคลึงกันระยะไกล (Sai​​go et al,.ปี 2004 และ kuang และคณะ. 2004) ที่จะบ่งชี้ยีน (ไฮไลต์และคณะ. 2007 และ Schweikert และคณะ. 2009) และในการออกแบบยาเสพติด (jacob และสีเขียว 2008 และröttigและคณะ. 2010) type1 ไวรัสโรคภูมิคุ้มกันบกพร่องของมนุษย์ (เอชไอวี -1) มี polyprotein จาก 55 kda ในระหว่างที่สุกของไวรัส polyprotein นี้ (โปรตีนปิดปาก) จะถูกแยกออกโดยโปรติเอสของเชื้อไวรัสที่จะปล่อย p17 p24 และ p12 (โรงงานและ jones, 1990)โปรตีน p24 เป็นโปรตีนหลักที่สำคัญของเอชไอวี -1 (gupta, et al., 2001) จำนวนของโปรตีนเข้ารหัสโดย-1 เอชไอวีเป็น inducer ตามอำเภอใจของการตายของเซลล์เช่น r โปรตีนของไวรัสโปรตีน NEF และการท่องเที่ยวแห่งประเทศไทย (เขาและอัล. ปี 1995 ยาวและคณะ. 1998 และกันชนและคณะ. 2005) ในการศึกษาครั้งนี้กิจกรรมต้านมะเร็งของเปปไทด์ p24 ถูกคำนวณคอมพิวเตอร์การทดสอบเอมเป็นส่วนหนึ่งของการตรวจคัดกรองแบตเตอรี่ประจำนำไปใช้กับยาเสพติดใหม่ การทดสอบเชื้อก่อกลายพันธุ์โดยทั่วไปถูกออกแบบมาเพื่อตรวจสอบการกลายพันธุ์ที่เกิดจากสารเคมี (เอมและคณะ. 1975) ในการทดสอบนี้คือ สายพันธุ์ typhimurium เป็น auxotroph การฮิสทิดีและแบคทีเรียไม่สามารถที่จะเจริญเติบโตและรูปแบบอาณานิคมในตัวตนของฮิสทิดี (khandoudi และคณะ. 2009)ฤทธิ์ก่อกลายพันธุ์ของหลายเปปไทด์ที่ถูกต่อไปการตรวจสอบการทดลองเป็นไปตามผลการทดสอบเอม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โรคมะเร็งเป็นหนึ่ง malignancies ทั่วทั่วโลก (เอ็ดเวิร์ด et al. ปี 2005, Jemal et al., 2011 และเรนานคาร์ 1993) ใช้แบบรักษา anticancer ฉายรังสีและเคมีบำบัด ในการรักษามะเร็งอย่างแพร่หลาย อย่างไรก็ตาม แม้ มีประสิทธิภาพสูงของพวกเขา พวกเขาเป็นค่าใช้จ่าย และมีผลข้างเคียงกับเซลล์ปกติ เพื่อค้นหาและพัฒนาตัวแทน anticancer นวนิยายกับโหมดใหม่ของการดำเนินการคือจำเป็นอย่างมาก (ไนโมและ Misset, 2002, Kalyanaraman และ al., 2002 มอสโกและ al., 1997, Steinstraesser et al. ปี 2009, Hoskin และ Ramamoorthy, 2008 ช่างชาวเยอร et al., 2008, Steinstraesser et al., 2011 และหวง et al., 2012) โฮสต์ป้องกันเปปไทด์ (HDPs) เป็นรูปแบบใหม่ของตัวแทน anticancer ที่เอาชนะขีดจำกัดของวิธีแบบดั้งเดิม เปปไทด์เหล่านี้มีมะเร็งเลือกเซลล์ความเป็นพิษ และพิชิตมะเร็งยาต้าน (Papo และ Shai ปี 2005 คณบดีบริการร้อยเอ็ด al., 2005 และ Wesche Soldato et al., 2007) HDPs อยู่ในความหลากหลายของสิ่งมีชีวิต เช่นพืช สัตว์ (ช่างชาวเยอร et al., 2008) และบางส่วนของพวกเขาอยู่ในกลุ่มที่พัฒนาอย่างรวดเร็วที่สุดของเปปไทด์ mammalian (Vallender และ Lahn, 2004 และภา et al., 2004) โป apoptotic ตรงผลของ HDPs ได้ถูกตรวจสอบในเซลล์ร้ายต่าง ๆ รวมทั้ง melanoma เต้านม และปอดมะเร็ง (al. et เบเกอร์ 1993 และ Lehmann และ al., 2006) ส่วน cationic ของเปปไทด์เหล่านี้คาดเริ่มงานโต้ตอบกับเยื่อส่งชำระของเซลล์เนื้องอกซึ่งอาจนำไปสู่ทรัพยเมมเบรนของเซลล์มะเร็ง (Steinstraesser et al., 2011, Boman, 1995, Hoffmann et al., 1999 และ Lehrer และ Ganz, 1999) HDPs ไม่มีการประกอบโมเลกุลเฉพาะ ขนาดก conformational โครงสร้างที่แตกต่างจากอื่น ๆ เปปไทด์ ที่ประกอบด้วยการตกค้างของกรดอะมิโน 12–50 ได้เส้นตรง มีโครงสร้างα helical หรือβ-แผ่นในต่อหน้าของสาร ความ มีพันธบัตรไดซัลไฟด์พับเฉพาะ (Andreu และ Rivas, 1998 และ Van't ฮอฟและ al., 2001) ดังนั้นจึง มีความหลากหลายนี้ ไม่ต้องไปหาวิธีคำนวณใหม่สำหรับคาดการณ์ anticancer เปปไทด์ กลไก anticancer ของ HDPs รวม: (i) การตายเฉพาะส่วน โดยผล lytic เซลล์เมมเบรน (หัว และดวง อาทิตย์ 2001 โจว และ แพทย์ 2003, Reinhardt และ Hubbard, 1998 และ โชว 2001); (ii) apoptosis โดยควบของ mitochondrial เยื่อ (หัวและดวงอาทิตย์ 2001 และโจวและแพทย์ 2003) และ (iii) ชนิดการดำเนินการอื่นไม่ใช่ membranolytic เนื่องจากมักจะใช้เวลานานและความพยายามอย่างมีนัยสำคัญเพื่อตรวจสอบกิจกรรม anticancer ของ HDPs experimentally การศึกษาปัจจุบันถูกออกแบบมาเพื่อพัฒนาอย่างรวดเร็ว และต้น ทุนต่ำคำนวณวิธีระบุผู้ anticancer เปปไทด์ที่มีศักยภาพ มีหลากหลายวิธีเพื่อทำนายด้านต่าง ๆ ของโปรตีน ของวิธีการเหล่านี้ตามลำดับกรดอะมิโน แม่แบบ (เฉินและ Kihara, 2011, Chen et al., 2009a และ Chen et al., 2009b) และองค์ประกอบของกรดอะมิโน (AAC) (Lee et al., 2006 และ Coeytaux และ Poupon, 2005) วิธีจัดประเภทเป็นองค์ประกอบของกรดอะมิโนหลอก (PseAAC), ประการแรก พัฒนา โดยโชวสำหรับทำนายของโปรตีนย่อยเซลแปลและเมมเบรนโปรตีนชนิด (โชว 2005 และ Shen และ โชว 2007) แนวคิด PseAAC ได้ถูกใช้เพื่อทำนายด้านต่าง ๆ ของโปรตีน รวมถึงคาดเดาโครงสร้างรอง (Chen et al., 2009a และ Chen et al., 2009b), cyclins (Mohabatkar, 2010), ความเสี่ยงชนิดไวรัส papilloma มนุษย์ (Esmaeili et al., 2010), น้ำนมข้าวกล้องงอก A receptors (Mohabatkar et al., 2011), ครอบครัว metalloproteinase (MohammadBeigi et al., 2011), เปปไทด์ต้านเชื้อแบคทีเรีย (Khosravian et al., 2013) และแพ้โปรตีน (Mohabatkar et al., 2013) ทำนายตามแนวคิด PseAAC สามารถทำได้โดยใช้วิธี สนับสนุนเครื่องแบบเวกเตอร์ (SVM) เป็นหนึ่งในเครื่องเคอร์เนลของสมัยที่ใช้สัญญาการเรียนรู้สำหรับการสร้างแบบจำลองผลข้อมูลฝึกการคาดการณ์ป้ายชื่อประเภทของข้อมูลที่ไม่รู้จัก (ช้างและหลิน 2011)

ในการศึกษานี้ เราได้พัฒนาวิธีการเรียนรู้เครื่องสองสำหรับทำนายของเปปไทด์ anticancer ครั้งแรก เราใช้แบบจำลองประเภทใช้ SVM แบบบูรณาการบนฐานของการ PseAAC พารามิเตอร์ สอง เราใช้เคอร์เนลจัดตำแหน่งภายในเป็นวิธีเคอร์เนลสตริร่วมด้วย SVMs เพื่อจัดประเภท anticancer เปปไทด์ เมล็ดสตริงที่มีคลาสวิธีเคอร์เนลซึ่งใน ดูลำดับโปรตีนเป็น สายอักขระที่กำหนดบนอักษรที่จำกัดของกรดอะมิโน 20 ด้วยความนิยมที่เพิ่มขึ้นของเคอร์เนลที่ใช้วิธีการจัดรูปแบบ มากเมล็ดสตริงที่ได้รับการเสนอ อย่าง: สเปกตรัมเคอร์เนล (เลสลี่และ al., 2002), ไม่ตรงเคอร์เนล (เลสลี่และ al., 2003) และการจัดตำแหน่งภายในเคอร์เนล (Saigo et al., 2004) พวกเขาได้ถูกนำไปใช้กับโปรแกรมประยุกต์จำนวนมากตั้งแต่โปรตีน homology ระยะไกลตรวจ (Saigo et al., 2004 และข่วง et al., 2004), การระบุยีน (Rätsch et al., 2007 และ Schweikert et al., 2009) และ การออกแบบยา (ยาโคบ และ ออ 2008 และ Röttig et al., 2010) รุ่น 1 บุคคลเอชไอวีไวรัส (เอชไอวี-1) มีการ polyprotein 55 kda ในระหว่างที่พ่อแม่ของไวรัส polyprotein นี้ (ปิดปากโปรตีน) จะแหวก โดยรติเอสไวรัสจะปล่อย p17, p24 และ p12 (โรงงานผลิตและโจนส์ 1990) โปรตีน p24 เป็นโปรตีนหลักที่สำคัญของเชื้อเอชไอวี-1 (กุปตา et al., 2001) จำนวนโปรตีนเอชไอวี 1 ที่เข้ารหัสไว้เป็น inducer facultative ของ apoptosis เช่นโปรตีนไวรัสโปรตีน R, Nef และตาด (เขาและ al., 1995 ยาวและ al., 1998 และกันชน et al., 2005) ในการศึกษานี้ กิจกรรม anticancer ของเปปไทด์ p24 computationally คำนวณได้ การทดสอบเอมส์เป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนคัดกรองแบตเตอรี่ที่ใช้กับยาใหม่ การทดสอบการศึกษาระดับโดยทั่วไปถูกออกแบบมาเพื่อตรวจหาสารเคมีที่เหนี่ยวนำให้ mutagenesis (เอมส์ et al., 1975) ในการทดสอบนี้ S. typhimurium สายพันธุ์ auxotroph สำหรับ histidine และแบคทีเรียสามารถเจริญเติบโต และอาณานิคมแบบฟอร์มในการขาดงานของ histidine (Khandoudi et al., 2009) Experimentally เพิ่มเติมเป็นสอบสวนที่การศึกษาของเปปไทด์หลายตามการทดสอบเอมส์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มะเร็งเป็นหนึ่งใน malignancies ทั่วไปที่ทั่วโลก( Edwards : et al . 2005 jemal et al .เอิร์นสต์เรอนอง 2011 และ 1993 ) การบำบัด anticancer ทั่วไปเช่นรังสีและได้รับยาเคมีบำบัดได้รับการใช้งานอย่างกว้างขวางในการรักษามะเร็ง แต่ถึงอย่างไรก็ตามแม้ว่าจะมี ประสิทธิภาพ สูงที่มีราคาแพงและมีผลกระทบด้านข้างของเซลล์ปกติทำให้การค้นหาและการพัฒนาของนวนิยาย anticancer Agent ที่มีโหมดใหม่ของการดำเนินการเป็นอย่างมากความจำเป็น( cassidy และ misset , 2002 , kalyanaraman et al ., 2002 ,มอสโก et al ., 1997 , steinstraesser et al ., 2009 ,ซึ่งเรื่องนี้และ ramamoorthy , 2008 , eisenhofer et al ., 2008 , steinstraesser et al ., 2011 และ Huang et al ., 2012 )การป้องกัน peptides โฮสต์(เวอร์ชั่น)เป็นรูปแบบใหม่ของ Agent anticancer ซึ่งสามารถเอาชนะข้อจำกัดของวิธีการแบบดั้งเดิม peptides เหล่านี้มีความเป็นพิษเซลล์มะเร็งมีทางเลือกและเอาชนะยาเสพติดการต่อต้านมะเร็ง( papo และ shai 2005 คณบดี et al . 2005 และ wesche-soldato et al . 2007 ) รุ่นมีอยู่ในความหลากหลายของสิ่งมีชีวิตเช่นพันธุ์ไม้ต่างๆสัตว์ครึ่งบกครึ่งน้ำ( eisenhofer et al .2008 )และบางส่วนของพวกเขาอยู่ในกลุ่มการพัฒนาอย่างรวดเร็วของ peptides เกี่ยวกับสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม( vallender และใบลานส่วนหลัง 2004 และ Patil et al . 2004 ) ส่งผลกระทบโดยตรง Pro - apoptotic ของรุ่นได้รับการรับรองในเซลล์มะเร็งร้ายหลายแห่งรวมถึงปอดและเต้านมปรากฏหรือ( Baker et al . 1993 และ lehmann et al . 2006 )ที่ cationic ส่วนหนึ่งของเหล่านี้ peptides มีการคาดกันว่าในการเริ่มต้นการคลายการโต้ตอบกับที่ชาร์จแบตเตอรี่ในทางลบกับเยื่อของเซลล์เนื้องอกซึ่งจะนำไปสู่การหยุดชะงักของมะเร็งเซลล์เยื่อ( steinstraesser et al ., 2011 , boman , 1995 ,ฮอฟมัน et al ., 1999 และ lehrer และ ganz , 1999 ) รุ่นไม่มีการเขียนเรียงความระดับโมเลกุลเฉพาะที่โครงสร้าง conformational และขนาดที่แตกต่างจาก peptides อื่นๆ. ห้องพักประกอบด้วยกรดอะมิโนตกค้าง 12-50 12-50 12-50 12-50 บางห้องมีแนวยาวพร้อมด้วยโครงสร้างกล้องแบบเฉพาะตัวหนอนหรือแผ่นในการมีอยู่ของเยื่อหุ้มแผ่นในขณะที่ส่วนอื่นๆพร้อมด้วยพันธบัตร disulfide มีสามารถพับเก็บได้เฉพาะ( andreu และ rivas 1998 , VA และไม่ Hof Winery et al . 2001 ) ดังนั้นจึงพร้อมด้วยความหลากหลายแห่งนี้ไม่มีความจำเป็นที่จะได้พบกับวิธีการนวัตกรรมใหม่สำหรับการคาดการณ์ peptides anticancer กลไก anticancer ของรุ่นรวมถึง( i ) necrosis โดยมีผล lytic เยื่อเซลล์(หัวและอาบแดด 2001 Zhou และหมอ 2003 reinhardt และ Hubbard 1998 และหลานโจว 2001 )( ii ) apoptosis ได้โดยส่งผลกระทบต่อของ mitochondrial เยื่อ(หัวและอาบแดด 2001 และ Zhou และแพทย์2003 )และ( iii ) ประเภท หนึ่งของการดำเนินการจะไม่ใช่ - membranolytic เนื่องจากจะเป็นการใช้เวลานานขึ้นและความพยายามอย่างมากในการตรวจสอบกิจกรรม anticancer ของรุ่นทดลองการศึกษาในปัจจุบันได้รับการออกแบบเพื่อพัฒนาวิธีการประมวลผลและมีต้นทุนต่ำได้อย่างรวดเร็วเพื่อเป็นการระบุ peptides anticancer ศักยภาพ ให้ผู้สมัครรับเลือกตั้งมีความหลากหลายของวิธีการใดวิธีการหนึ่งในการคาดเดาในด้านต่างๆของโปรตีน วิธีใดวิธีหนึ่งต่อไปนี้อยู่ในลำดับกรดอะมิโนเทมเพลต(ฝีมือแต่ Chen และ kihara 2011 Chen et al . 2009 และ Chen et al . 2009 B )และกรดอะมิโนส่วนประกอบ( AAC )( Lee et al . 2006 coeytaux และอัลแบร์ปูปอง 2005 ) หนึ่งในวิธีใดวิธีหนึ่งการแบ่ง ประเภท ที่มีกรดอะมิโนส่วนประกอบจอมปลอม( pseaac )ประการแรกคือพัฒนาขึ้นโดยหลานโจวสำหรับการทำนายของ ประเภท โปรตีนย่อย - เซลลูลาร์การแปลเอกสารข้อมูลเกี่ยวกับโปรตีนและเยื่อ(หลานโจว 2005 , Shen และหลานโจว 2007 ) แนวความคิด pseaac ได้รับการนำมาใช้ในการคาดเดาลักษณะหลายอย่างของโปรตีนรวมถึงการทำนายของโครงสร้างรอง( Chen et al . 2009 และ Chen et al . 2009 B ) cyclins ( mohabatkar 2010 )ให้พิมพ์ความเสี่ยงที่จะเกิดการ papilloma ไวรัส( esmaeili et al . 2010 )ชาวกระตุ้นเส้นประสาทรับความรู้สึกปวด( mohabatkar et al . 2011 ) metalloproteinase ครอบครัว( mohammadbeigi et al . 2011 ) peptides ต้านแบคทีเรีย( khosravian et al . 2013 )และโปรตีน โรคภูมิแพ้ ( mohabatkar et al . 2013 ) การทำนายตามแนวความคิด pseaac ที่สามารถทำได้โดยใช้วิธีการที่แตกต่างกันการสนับสนุนเครื่อง vector ( SVM )เป็นหนึ่งในนักเตะดาวรุ่งอนาคตไกลของเครื่องใช้เคอร์เนลศิลปะการเรียนรู้ให้มี ประสิทธิภาพ เป็นอาคารรุ่นในการฝึกอบรมสำหรับการใช้ข้อมูลการคาดการณ์ Class ฉลากที่ไม่รู้จักข้อมูล(ช้างและ Lin , 2011 )

ในการศึกษานี้เรามีการพัฒนาทั้งสองเครื่องการเรียนรู้วิธีใดวิธีหนึ่งสำหรับการทำนายของ anticancer peptides . ครั้งแรกเราใช้การแบ่ง ประเภท รุ่น SVM - ใช้ผสมผสานบนฐานของพารามิเตอร์ pseaac ของพวกเขา ที่สองที่เราใช้เคอร์เนลสำหรับการปรับแนวในท้องถิ่นที่เป็นวิธีการเคอร์เนลสตริงที่ร่วมกับ svms สำหรับวัตถุประสงค์ของการจัด ประเภท peptides anticancer เคอร์เนลสตริงระดับหนึ่งของวิธีการเคอร์เนลที่อยู่ในนั้นตามลำดับโปรตีนที่ถูกมองว่าเป็นสตริงที่กำหนดไว้ในตัวแบบจำกัดที่ 20 เป็นกรดอะมิโนพร้อมด้วยความนิยมที่เพิ่มมากขึ้นของวิธีการเคอร์เนลที่ใช้สำหรับการจัดชั้นลูกหนี้จำนวนมากรูปแบบของเคอร์เนลสตริงที่ได้รับการเสนอมีตัวอย่าง Spectrum เคอร์เนล( leslie et al . 2002 )ไม่ตรงกันเคอร์เนล( leslie et al . 2003 )และท้องถิ่นการจัดเคอร์เนล( saigo et al . 2004 ) พวกเขาจะถูกนำไปใช้ในแอปพลิเคชันมากมายเริ่มจากรีโมทคอนโทรลโปรตีนลักษณะซึ่งเทียบเคียงกันได้การตรวจจับ( saigo et al .2004 และน้ำตก Kuang Si et al . 2004 )เพื่อระบุยีน( rätsch et al . 2007 และ schweikert et al . 2009 )และการออกแบบ(ยาและแนวตั้ง 2008 และ röttig et al . 2010 ) ผู้ป่วย ภูมิคุ้มกัน บกพร่องของมนุษย์ไวรัส ประเภท 1 (ผู้ติดเชื้อเอชไอวี - 1 )มี polyprotein 55 kda ในระหว่างที่ฝึกตนของไวรัส polyprotein (โปรตีน GAG )นี้มีติดโดย protease เป็นไวรัสเพื่อปลด P 17 p 24 และ P 12 ( Mills และ Jones 1990 )p 24 โปรตีนมีโปรตีนที่สำคัญหลักของผู้ติดเชื้อเอชไอวี 1 (ผู้เชี่ยวชาญ SERVER PLATFORM ว่าทำ et al ., 2001 ) จำนวนของโปรตีนเข้ารหัสโดยผู้ติดเชื้อเอชไอวี 1 มี inducer facultative ของ apoptosis เช่น R โปรตีนเป็นไวรัส NEF และโปรตีนททท.(เขา et al . 1995 ยาว et al . 1998 และกันชนหน้า et al . 2005 ) ในการศึกษาวิจัยนี้กิจกรรม anticancer ของ p 24 peptides ก็ต้องคำนวณการทดสอบ Ames ,ผู้บริหารงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของการใช้งานแบตเตอรี่คัดกรองเป็นประจำที่ใช้กับยาใหม่ การทดสอบ mutagenicity Salmonella )อย่างเด็ดขาดโดยพื้นฐานแล้วได้รับการออกแบบมาเพื่อตรวจหาสารเคมีตกค้างก่อขึ้นผลผลิต( Ames ,ผู้บริหารงาน et al .. 1975 ) ในการทดสอบนี้ความตึงเครียด typhimurium เป็น auxotroph สำหรับ histidine และแบคทีเรียที่ไม่สามารถจะเติบโตขึ้นอีกและยังเป็นดินแดนอาณานิคมในไม่มี histidine ( khandoudi et al . 2009 )mutagenicity ของ peptides หลายแห่งได้ทดลองการสืบสวนตามไปยังการทดสอบ Ames ,ผู้บริหารงานให้ดียิ่งขึ้นต่อไป