Search In this Thesis
   Search In this Thesis  
العنوان
Using Graph-Searching Algorithms for Discovering Protein-protein Interactions Network /
المؤلف
Hamed, Sammer Kamal Saber.
هيئة الاعداد
باحث / Sammer Kamal Saber Hamed
مشرف / Ahmed Abuelyazid Elsawy
مناقش / Ahmed Hassan Ahmed Abuelatta
مناقش / karam abdelghany goda
الموضوع
Protein structure prediction. Artificial Intelligence. bioinformatics.
تاريخ النشر
2020.
عدد الصفحات
78 p. :
اللغة
الإنجليزية
الدرجة
ماجستير
التخصص
Artificial Intelligence
تاريخ الإجازة
1/1/2020
مكان الإجازة
جامعة بنها - كلية الحاسبات والمعلومات - علوم الحاسب
الفهرس
Only 14 pages are availabe for public view

from 97

from 97

Abstract

تعد المعلوماتية الحيوية (Bioinformatics) من أسرع المجالات تطوراً, فأصبحت تجمع بين علوم الحاسب وعلم الإحصاء والرياضيات وعلم الهندسة وذلك لدراسة ومعالجة البيانات والمعلومات البيولوجية لفهم علاقات النشوء والتطور لكافة الفصائل ومعرفة سلاسل التطور الخاصة بها, وتساعد أيضاً فى توقع الوظائف التى قد تقوم بها البروتينات المختلفة داخل مختلف الخلايا.
في ظل التزايد السريع للمعلومات البيولوجية أصبح من الهام تحليل وتنبؤ الخصائص البيولوجية لهذه البيانات. وتعد مشكلة مطابقة الشبكات الخاصة بتفاعلات البروتينات داخل الخلية أو العضو مهمة جداً لفهم كيفية عمل الخلايا البيولوجية والمساعدة في اكتشاف الأدوية وتشخيص الأمراض، وذلك عن طريق إيجاد أفضل الطرق لمطابقة شبكة تفاعلات إلى شبكة تفاعلات أخرى بناءاً على نسبة التشابه بين هذه الشبكات.
يوجد نوعان من مطابقات الشبكات، النوع الأول ف الظهور كان المطابقة المحلية أو الجزئية للشبكات (Local Network Alignment). هذا النوع مهتم بإيجاد أجزاء من الشبكات أو إيجاد بعض مسارات وتجمعات البروتينات فيها والتى أمكن حفظها داخل كل الشبكات المراد مطابقتها. بينما يتميز النوع الآخر المعروف بالمطابقة العامة للشبكات(Global Network Alignment) بإيجاد حل واحد فريد لكل الشبكات المراد مطابقتها.
في هذه الرسالة تم طرح خوارزم (CoreAlign) لمشابهة ومطابقة شبكتان من تفاعلات بروتين-بروتين وتم اختبار أداء الخوارزم المطروح من خلال عدة تجارب على مجموعة البيانات الخاصة بثمانية فصائل والموجودة في قاعدة بيانات (BioGRID). وقد تم تقييم النتائج بناءاً على عدة قياسات بيولوجية وأخرى هيكلية. وبمقارنة أداء الخوارزم المطروح مع عدد من الخوازميات الأخرى فقد بينت النتائج بأنه يحرز مكانة متقدمة بينهم.
الفصل الأول :ـ
في هذا الفصل يتم عرض مراجعة سريعة عن بعض المفاهيم مثل المعلوماتية الحيوية Bioinformatics وأنواع الشبكات البيولوجية وخصوصاً شبكات التفاعلات بين البروتينات وعرض الطريقتان الاساسيتان المستخدمتان في اكتشاف مثل تلك الشبكات.وتناول الفصل ايضا دافع وهدف الرسالة.
الفصل الثانى :ـ
يحتوي هذا الفصل على جزئين. في الجزء الأول تم توضيح مجموعة من الطرق المستخدمة لتصنيف المطابقات المختلفة بناءاً على عدد الشبكات المراد مطابقتها ونوع البيانات المستخدمة ونوع الحل المستهدف من المطابقة. بينما يتناول الجزء الثاني بعض من خصائص الشبكات مثل تقسيم شبكة التفاعلات إلى عدة مستويات بناءاً على درجة ارتباط البروتينات المختلفة داخل الشبكة وكذلك عرض مفهوم المركزية البينية (betweenness centrality) بالإضافة الى طريق وصف ارتباط البروتينات ببعضها عن طريق المدارات المختلفة.
الفصل الثالث :ـ
يتناول هذا الفصل عدد من مطابقات الشبكات المختلفة والطرق المستخدمة فيها مثل MAGNA++ و NETAL و HubAlign وGRAAL .
الفصل الرابع:-
تم عرض الخوارزم المطروح ( CoreAlign) لمطابقة شبكتي تفاعلات بروتين – بروتين وتوضيح طريقة عمله.
الفصل الخامس:-
يقدم هذا الفصل طرق التقديم الشائعه والمستخدمة لقياس جودة النتائج الخاصة بالمطابقات. وقد تم تقييم نتائج الخوارزم المقدم بالنسبة لعدد من الخوارزميات الأخرى مثل MAGNA++ وNETAL واثنين اخرين.
الفصل السادس:-
يقدم هذا الفصل ملخصاً عن العمل المقدم في الرسالة بالإضافة إلى النقاط المستقبلية اللتى يمكن تحسينها