RAPTOR (software)
રેપ્ટર એ પ્રોટીન થ્રેડિંગ સોફ્ટવેર છે જેનો ઉપયોગ પ્રોટીન માળખાની આગાહી માટે થાય છે. તેને રેપ્ટરએક્સ દ્વારા બદલવામાં આવ્યું છે, જે રેપ્ટર કરતાં વધુ સચોટ છે. પ્રોટીન થ્રેડિંગ વિ. હોમોલોજી મોડેલિંગ તકનીકોની સરખામણી પ્રોટીનની રચનાને ઉકેલવાનો પ્રયાસ કરી રહેલા સંશોધકો પ્રોટીન ક્રમ કરતાં થોડો વધારે સાથે તેમનો અભ્યાસ શરૂ કરે છે. પ્રારંભિક પગલાંઓમાં પ્રોટીન ડેટા બેંક (પી. ડી. બી.) માં જાણીતા માળખા સાથે સમાન ક્રમ શોધવા માટે પી. એસ. આઈ.-બ્લાસ્ટ અથવા પેટર્નહન્ટર શોધ કરવાનો સમાવેશ થઈ શકે છે. જો જાણીતી રચનાઓ સાથે ખૂબ સમાન ક્રમ હોય, તો આ પ્રોટીનની રચના તે જાણીતી રચનાઓ તેમજ કાર્યો સાથે ખૂબ સમાન હોવાની સંભાવના વધારે છે. જો કોઈ સમરૂપતા મળી ન હોય તો, સંશોધકે એક્સ-રે ક્રિસ્ટલોગ્રાફી અથવા ન્યુક્લિયર મેગ્નેટિક રેઝોનન્સ (એન. એમ. આર.) સ્પેક્ટ્રોસ્કોપી કરવી આવશ્યક છે, જે બંનેને માળખું મેળવવા માટે નોંધપાત્ર સમય અને સંસાધનોની જરૂર પડે છે. જ્યાં આ તકનીકો ખૂબ ખર્ચાળ, સમય માંગી લેતી અથવા અવકાશમાં મર્યાદિત હોય, ત્યાં સંશોધકો પ્રોટીનનું અત્યંત વિશ્વસનીય મોડેલ બનાવવા માટે રેપ્ટર જેવા પ્રોટીન થ્રેડિંગ સોફ્ટવેરનો ઉપયોગ કરી શકે છે. પ્રોટીન થ્રેડિંગ એ હોમોલોજી મોડેલિંગ કરતાં વધુ અસરકારક છે, ખાસ કરીને પ્રોટીન માટે કે જે અનુક્રમ સંરેખણ દ્વારા શોધી શકાય તેવા થોડા હોમોલોગ્સ ધરાવે છે. બંને પદ્ધતિઓ નમૂનામાંથી પ્રોટીન માળખાની આગાહી કરે છે. પ્રોટીન ક્રમને જોતાં, પ્રોટીન થ્રેડિંગ પ્રથમ ક્રમ-માળખાની ગોઠવણીની યોગ્યતાને માપતા સ્કોરિંગ કાર્યને શ્રેષ્ઠ બનાવીને માળખા પુસ્તકાલયમાં દરેક નમૂના સાથે ક્રમને સંરેખિત કરે છે (થ્રેડો). પસંદ કરેલ શ્રેષ્ઠ નમૂનાનો ઉપયોગ સ્ટ્રક્ચર મોડેલ બનાવવા માટે થાય છે. હોમોલોજી મોડેલિંગથી વિપરીત, જે સંપૂર્ણપણે હોમોલોજી માહિતી (અનુક્રમ સંરેખણ) પર આધારિત નમૂનાને પસંદ કરે છે, પ્રોટીન થ્રેડિંગમાં ઉપયોગમાં લેવાતા સ્કોરિંગ ફંક્શન હોમોલોજી અને માળખાની માહિતી (અનુક્રમ માળખું સંરેખણ) બંનેનો ઉપયોગ કરે છે. જો અનુક્રમમાં કોઈ નોંધપાત્ર સમરૂપતા ન મળી હોય, તો સમરૂપતા મોડેલિંગ આ કિસ્સામાં વિશ્વસનીય આગાહી આપી શકશે નહીં. સમરૂપ માહિતી વિના, પ્રોટીન થ્રેડિંગ હજુ પણ સારી આગાહી કરવા માટે માળખાની માહિતીનો ઉપયોગ કરી શકે છે. બ્લાસ્ટ સાથે સારો નમૂનો મેળવવાના નિષ્ફળ પ્રયાસો ઘણીવાર વપરાશકર્તાઓને રેપ્ટર દ્વારા પરિણામોની પ્રક્રિયા કરવામાં પરિણમે છે. પૂર્ણાંક પ્રોગ્રામિંગ વિ. ડાયનેમિક પ્રોગ્રામિંગ આર. એ. પી. ટી. ઓ. આર. માટે પૂર્ણાંક પ્રોગ્રામિંગ અભિગમ અન્ય પ્રોટીન થ્રેડિંગ પદ્ધતિઓ કરતાં ઉચ્ચ ગુણવત્તાવાળા નમૂનાઓ ઉત્પન્ન કરે છે. મોટાભાગના થ્રેડિંગ સોફ્ટવેર નમૂના સાથે ક્રમને સંરેખિત કરતી વખતે તેમના સ્કોરિંગ કાર્યોને શ્રેષ્ઠ બનાવવા માટે ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગનો ઉપયોગ કરે છે. ડાયનેમિક પ્રોગ્રામિંગ પૂર્ણાંક પ્રોગ્રામિંગ કરતાં અમલમાં મૂકવું ખૂબ સરળ છે; જો કે જો સ્કોરિંગ ફંક્શનમાં જોડી મુજબ સંપર્ક ક્ષમતા શામેલ હોય, તો ડાયનેમિક પ્રોગ્રામિંગ વૈશ્વિક સ્તરે આવા સ્કોરિંગ ફંક્શનને શ્રેષ્ઠ બનાવી શકતું નથી અને તેના બદલે માત્ર સ્થાનિક શ્રેષ્ઠ ગોઠવણી પેદા કરે છે. જોડી મુજબના સંપર્કો પ્રોટીન માળખામાં ખૂબ જ સંરક્ષિત છે અને આગાહીની ચોકસાઈ માટે નિર્ણાયક છે. પૂર્ણાંક પ્રોગ્રામિંગ વૈશ્વિક સ્તરે જોડી મુજબ સંપર્ક ક્ષમતા સાથે સ્કોરિંગ કાર્યને શ્રેષ્ઠ બનાવી શકે છે અને વૈશ્વિક શ્રેષ્ઠ સંરેખણ ઉત્પન્ન કરી શકે છે. કમ્પોનન્ટ્સ થ્રેડિંગ એન્જિન NoCore, NPCore અને IP એ ત્રણ અલગ અલગ થ્રેડિંગ એન્જિન છે જે રેપ્ટરમાં લાગુ કરવામાં આવ્યા છે. NoCore અને NPCore ડાયનેમિક પ્રોગ્રામિંગ પર આધારિત છે અને IP કરતા વધુ ઝડપી છે. તેમની વચ્ચેનો તફાવત એ છે કે NPCore માં, ટેમ્પ્લેટને ઘણા "કોર" પ્રદેશોમાં પદચ્છેદન કરવામાં આવે છે. કોર એ માળખાકીય રીતે સંરક્ષિત પ્રદેશ છે. આઇપી એ રેપ્ટરનું અનન્ય પૂર્ણાંક પ્રોગ્રામિંગ-આધારિત થ્રેડિંગ એન્જિન છે. તે અન્ય બે થ્રેડિંગ એન્જિન કરતાં વધુ સારી ગોઠવણી અને મોડેલ્સ ઉત્પન્ન કરે છે. લોકો હંમેશા NoCore અને NPCore થી શરૂઆત કરી શકે છે. જો તેમની આગાહીઓ પૂરતી સારી ન હોય, તો આઇપી વધુ સારી પસંદગી હોઈ શકે છે. ત્રણેય પદ્ધતિઓ ચલાવ્યા પછી, એક સરળ સર્વસંમતિ શ્રેષ્ઠ આગાહી શોધવામાં મદદ કરી શકે છે. 3D સ્ટ્રક્ચર મોડેલિંગ મોડ્યુલ રેપ્ટરમાં વપરાતું મૂળભૂત 3D સ્ટ્રક્ચર મોડેલિંગ ટૂલ OWL છે. ત્રિ-પરિમાણીય માળખા મોડેલિંગમાં બે પગલાંનો સમાવેશ થાય છે. પ્રથમ પગલું લૂપ મોડેલિંગ છે જે લક્ષ્યાંક ક્રમમાં એવા પ્રદેશોનું મોડેલ બનાવે છે જે નમૂનામાં કંઇપણ નકશો નથી. બધા લૂપ્સ મોડેલિંગ થયા પછી અને કરોડરજ્જુ તૈયાર થઈ જાય પછી, બાજુની સાંકળો કરોડરજ્જુ સાથે જોડાયેલી હોય છે અને પેક કરવામાં આવે છે. લૂપ મોડેલિંગ માટે, લૂપ્સ ભરવા અને અથડામણ ટાળવા માટે ચક્રીય કોઓર્ડિનેટ ડિસેન્ટ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ થાય છે. સાઇડ ચેઇન પેકિંગ માટે, વૃક્ષ વિઘટન અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ તમામ સાઇડ ચેઇન્સને પેક કરવા અને કોઈપણ અથડામણને ટાળવા માટે થાય છે. 3D આઉટપુટ પેદા કરવા માટે OWL ને આપમેળે રેપ્ટરમાં બોલાવવામાં આવે છે. જો કોઈ સંશોધક પાસે મોડલર હોય, તો તેઓ આપોઆપ મોડલરને કૉલ કરવા માટે રેપ્ટર પણ સેટ કરી શકે છે. આર. એ. પી. ટી. ઓ. આર. આઇ. સી. એમ.-પ્રો ઇનપુટ ફાઇલો પણ બનાવી શકે છે, જેની મદદથી લોકો જાતે આઇ. સી. એમ.-પ્રો ચલાવે છે. પીએસઆઈ-બ્લાસ્ટ મોડ્યુલ તેને એક વ્યાપક ટૂલ સેટ બનાવવા માટે, લોકોને હોમોલોજી મોડેલિંગ કરવા દેવા માટે રેપ્ટરમાં પીએસઆઈ-બ્લાસ્ટનો પણ સમાવેશ કરવામાં આવ્યો છે. લોકો જાતે જ તમામ જરૂરી પરિમાણો સેટ કરી શકે છે. પી. એસ. આઈ.-બ્લાસ્ટ ચલાવવામાં બે પગલાં સામેલ છે. પ્રથમ પગલું એ અનુક્રમ રૂપરેખા બનાવવાનું છે. આ પગલા માટે, NR નોન-રિડન્ડન્ટ ડેટાબેઝનો ઉપયોગ થાય છે. આગળનું પગલું એ છે કે પીએસઆઈ-બ્લાસ્ટને પ્રોટીન ડેટા બેંકના ક્રમ સામે લક્ષ્ય ક્રમની શોધ કરવા દો. વપરાશકર્તાઓ દરેક પગલા માટે તેમનો પોતાનો ડેટાબેઝ પણ નિર્દિષ્ટ કરી શકે છે. પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચર વ્યૂઅર ઘણા જુદા જુદા સ્ટ્રક્ચર વ્યૂઅર છે. આર. એ. પી. ટી. ઓ. આર. માં, જે. એમ. ઓ. એલ. નો ઉપયોગ પેદા થયેલ આગાહીની તપાસ કરવા માટે માળખા દર્શક તરીકે થાય છે. આઉટપુટ થ્રેડિંગ/પી. એસ. આઈ.-બ્લાસ્ટ જોબ પછી, બધા નમૂનાઓની રેન્કિંગ સૂચિ જોઈ શકાય છે. દરેક નમૂના માટે, લોકો સંરેખણ, ઇ-મૂલ્ય અને અસંખ્ય અન્ય ચોક્કસ સ્કોર્સ જોઈ શકે છે. ઉપરાંત, નમૂનાની કાર્યાત્મક માહિતી અને તેના એસસીઓપી વર્ગીકરણ પ્રદાન કરવામાં આવે છે. કોઈ પણ ક્રમની પી. એસ. એમ. મેટ્રિક્સ અને ગૌણ માળખાની આગાહી પણ જોઈ શકે છે. જો કોઈ નમૂનાનો એકથી વધુ પદ્ધતિ દ્વારા અહેવાલ આપવામાં આવ્યો હોય, તો તેને કેટલી વાર અહેવાલ આપવામાં આવ્યો છે તેની સંખ્યા સાથે ચિહ્નિત કરવામાં આવશે. આ શ્રેષ્ઠ નમૂનાને ઓળખવામાં મદદ કરે છે. સી. એ. એસ. પી. સી. એ. એસ. પી. માં પ્રદર્શન, પ્રોટીન માળખાની આગાહી માટેની તકનીકોનું નિર્ણાયક મૂલ્યાંકન, એન. આઈ. એચ. દ્વારા પ્રાયોજિત દ્વિવાર્ષિક પ્રયોગ છે. સી. એ. એસ. પી. પ્રોટીન માળખા આગાહી સમુદાયની ઓલિમ્પિક રમતોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે અને તેની સ્થાપના 1994માં કરવામાં આવી હતી. રેપ્ટર સૌપ્રથમ 2002માં CAFASP3 (CASP5) માં દેખાયું હતું અને તે વર્ષ માટે વ્યક્તિગત સર્વર જૂથમાં પ્રથમ ક્રમે હતું. ત્યારથી, રેપ્ટરે મૂલ્યાંકન હેતુ માટે દરેક CASPમાં સક્રિયપણે ભાગ લીધો છે અને સતત ટોચના સ્તરમાં સ્થાન મેળવ્યું છે. સૌથી તાજેતરનું CASP8 મે 2008થી ઓગસ્ટ 2008 સુધી ચાલ્યું હતું. આ કાર્યક્રમ માટે વિશ્વભરમાં 80 થી વધુ આગાહી સર્વરો અને 100 થી વધુ માનવ નિષ્ણાત જૂથોએ નોંધણી કરાવી હતી, જ્યાં સહભાગીઓ પ્રોટીન ક્રમમાંથી 3D માળખાની આગાહી કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. ઝાંગના જૂથની રેન્કિંગ અનુસાર, રેપ્ટર તમામ સર્વર્સ (મેટા સર્વર અને વ્યક્તિગત સર્વર) માં બીજા ક્રમે છે. બેકર લેબની રોબોટા એ જ રેન્કિંગ યાદીમાં 5મા સ્થાને છે. CASP8 સંદર્ભો ઝુ જે (2005) માં ટોચના પાંચ આગાહી સર્વરો. "અનુમાનિત સંરેખણ ચોકસાઈ દ્વારા પ્રોટીન ફોલ્ડ રેકગ્નિશન". IEEE/ACM ટ્રાન્સ. કોમ્પ્યુટેશનલ બાયોલોજી અને બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ પર. ઝુ જે (2005). "વૃક્ષ વિઘટન દ્વારા ઝડપી પ્રોટીન સાઇડ-ચેઇન પેકિંગ". રિકૉમ્બ. બાહ્ય લિંક્સ રેપ્ટરએક્સ વેબસાઇટ રેપ્ટર લેખકનું સંશોધન CASP પ્રયોગોનું હોમ પેજ CASP8 CAFASP3 સંરેખણ ચોકસાઈ મૂલ્યાંકન મોલેક્યુલર મોડેલિંગ સોફ્ટવેરમાં પ્રોટીન માળખાની આગાહીનું સ્વચાલિત મૂલ્યાંકન