RAPTOR (software)
रैप्टर प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी के लिए उपयोग किया जाने वाला प्रोटीन थ्रेडिंग सॉफ्टवेयर है। इसे रैप्टरएक्स द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है, जो रैप्टर की तुलना में बहुत अधिक सटीक है। तकनीकों की तुलना प्रोटीन थ्रेडिंग बनाम होमोलॉजी मॉडलिंग शोधकर्ता एक प्रोटीन की संरचना को हल करने का प्रयास करते हुए प्रोटीन अनुक्रम से थोड़ा अधिक के साथ अपना अध्ययन शुरू करते हैं। प्रारंभिक चरणों में प्रोटीन डेटा बैंक (पी. डी. बी.) में एक ज्ञात संरचना के साथ एक समान अनुक्रम का पता लगाने के लिए पी. एस. आई.-ब्लास्ट या पैटर्नहंटर खोज करना शामिल हो सकता है। यदि ज्ञात संरचनाओं के साथ अत्यधिक समान अनुक्रम हैं, तो एक उच्च संभावना है कि इस प्रोटीन की संरचना उन ज्ञात संरचनाओं के साथ-साथ कार्यों के समान होगी। यदि कोई समरूपता नहीं पाई जाती है, तो शोधकर्ता को या तो एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी या परमाणु चुंबकीय अनुनाद (एन. एम. आर.) स्पेक्ट्रोस्कोपी करनी चाहिए, दोनों के लिए एक संरचना प्राप्त करने के लिए काफी समय और संसाधनों की आवश्यकता होती है। जहां ये तकनीकें बहुत महंगी, समय लेने वाली या दायरे में सीमित हैं, शोधकर्ता प्रोटीन का एक अत्यधिक विश्वसनीय मॉडल बनाने के लिए रैप्टर जैसे प्रोटीन थ्रेडिंग सॉफ्टवेयर का उपयोग कर सकते हैं। प्रोटीन थ्रेडिंग होमोलॉजी मॉडलिंग की तुलना में अधिक प्रभावी है, विशेष रूप से उन प्रोटीनों के लिए जिनमें अनुक्रम संरेखण द्वारा पता लगाने योग्य कुछ होमोलॉग हैं। दोनों विधियाँ एक टेम्पलेट से प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी करती हैं। एक प्रोटीन अनुक्रम को देखते हुए, प्रोटीन थ्रेडिंग पहले एक अनुक्रम-संरचना संरेखण की योग्यता को मापने वाले एक स्कोरिंग फ़ंक्शन को अनुकूलित करके एक संरचना पुस्तकालय में प्रत्येक टेम्पलेट के लिए अनुक्रम को संरेखित (धागे) करता है। चयनित सर्वोत्तम टेम्पलेट का उपयोग संरचना मॉडल बनाने के लिए किया जाता है। होमोलॉजी मॉडलिंग के विपरीत, जो विशुद्ध रूप से होमोलॉजी जानकारी (अनुक्रम संरेखण) के आधार पर टेम्पलेट का चयन करता है, प्रोटीन थ्रेडिंग में उपयोग किया जाने वाला स्कोरिंग फ़ंक्शन होमोलॉजी और संरचना जानकारी (अनुक्रम संरचना संरेखण) दोनों का उपयोग करता है। यदि किसी अनुक्रम में कोई महत्वपूर्ण समरूपता नहीं पाई जाती है, तो समरूपता प्रतिरूपण इस मामले में विश्वसनीय भविष्यवाणी नहीं दे सकता है। समविज्ञान जानकारी के बिना, प्रोटीन थ्रेडिंग अभी भी अच्छी भविष्यवाणी करने के लिए संरचना जानकारी का उपयोग कर सकती है। ब्लास्ट के साथ एक अच्छा टेम्पलेट प्राप्त करने के असफल प्रयासों के परिणामस्वरूप अक्सर उपयोगकर्ता रैप्टर के माध्यम से परिणामों को संसाधित करते हैं। पूर्णांक प्रोग्रामिंग बनाम गतिशील प्रोग्रामिंग रैप्टर के लिए पूर्णांक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण अन्य प्रोटीन थ्रेडिंग विधियों की तुलना में उच्च गुणवत्ता वाले मॉडल का उत्पादन करता है। अधिकांश थ्रेडिंग सॉफ्टवेयर एक टेम्पलेट के साथ एक अनुक्रम को संरेखित करते समय अपने स्कोरिंग कार्यों को अनुकूलित करने के लिए गतिशील प्रोग्रामिंग का उपयोग करते हैं। पूर्णांक प्रोग्रामिंग की तुलना में गतिशील प्रोग्रामिंग को लागू करना बहुत आसान है; हालाँकि यदि एक स्कोरिंग फ़ंक्शन में जोड़ीदार संपर्क क्षमता शामिल है, तो गतिशील प्रोग्रामिंग विश्व स्तर पर इस तरह के स्कोरिंग फ़ंक्शन को अनुकूलित नहीं कर सकती है और इसके बजाय केवल एक स्थानीय इष्टतम संरेखण उत्पन्न करती है। जोड़ीदार संपर्क प्रोटीन संरचना में बहुत संरक्षित हैं और भविष्यवाणी की सटीकता के लिए महत्वपूर्ण हैं। पूर्णांक प्रोग्रामिंग वैश्विक स्तर पर जोड़ीदार संपर्क क्षमता के साथ एक स्कोरिंग फ़ंक्शन को अनुकूलित कर सकती है और एक वैश्विक इष्टतम संरेखण का उत्पादन कर सकती है। कम्पोनेंट्स थ्रेडिंग इंजन नॉकोर, एन. पी. सी. ओ. आर. और आई. पी. रैप्टर में लागू किए गए तीन अलग-अलग थ्रेडिंग इंजन हैं। नोकोर और एन. पी. सी. ओ. आर. गतिशील प्रोग्रामिंग पर आधारित हैं और आई. पी. से तेज हैं। उनके बीच अंतर यह है कि एन. पी. सी. ओ. आर. में, एक टेम्पलेट को कई "मुख्य" क्षेत्रों में विश्लेषित किया जाता है। कोर संरचनात्मक रूप से संरक्षित क्षेत्र है। आई. पी. रैप्टर का अद्वितीय पूर्णांक प्रोग्रामिंग-आधारित थ्रेडिंग इंजन है। यह अन्य दो थ्रेडिंग इंजनों की तुलना में बेहतर संरेखण और मॉडल का उत्पादन करता है। लोग हमेशा NoCore और NPCore से शुरुआत कर सकते हैं। यदि उनकी भविष्यवाणियाँ पर्याप्त अच्छी नहीं हैं, तो आईपी एक बेहतर विकल्प हो सकता है। तीनों विधियों को चलाने के बाद, एक सरल सर्वसम्मति सबसे अच्छी भविष्यवाणी खोजने में मदद कर सकती है। 3डी स्ट्रक्चर मॉडलिंग मॉड्यूल रैप्टर में उपयोग किया जाने वाला डिफ़ॉल्ट 3डी स्ट्रक्चर मॉडलिंग टूल OWL है। त्रि-आयामी संरचना मॉडलिंग में दो चरण शामिल हैं। पहला कदम लूप मॉडलिंग है जो लक्ष्य अनुक्रम में उन क्षेत्रों को मॉडल करता है जो टेम्पलेट में कुछ भी नहीं करते हैं। सभी लूपों को मॉडल करने और रीढ़ की हड्डी तैयार होने के बाद, साइड चेन को रीढ़ की हड्डी से जोड़ा जाता है और पैक किया जाता है। लूप मॉडलिंग के लिए, लूप को भरने और टकराव से बचने के लिए एक चक्रीय समन्वय वंश एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। साइड चेन पैकिंग के लिए, सभी साइड चेन को पैक करने और किसी भी टकराव से बचने के लिए एक ट्री डीकंपोजिशन एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। 3डी आउटपुट उत्पन्न करने के लिए ओ. डब्ल्यू. एल. को स्वचालित रूप से रैप्टर में बुलाया जाता है। यदि किसी शोधकर्ता के पास मॉडलर है, तो वे स्वचालित रूप से मॉडलर को कॉल करने के लिए रैप्टर भी स्थापित कर सकते हैं। आर. ए. पी. टी. ओ. आर. आई. सी. एम.-प्रो इनपुट फाइलों को भी उत्पन्न कर सकता है, जिनके साथ लोग आई. सी. एम.-प्रो को स्वयं चलाते हैं। पी. एस. आई.-ब्लास्ट मॉड्यूल इसे एक व्यापक टूल सेट बनाने के लिए, पी. एस. आई.-ब्लास्ट को रैप्टर में भी शामिल किया गया है ताकि लोग होमोलॉजी मॉडलिंग कर सकें। लोग सभी आवश्यक मापदंडों को स्वयं निर्धारित कर सकते हैं। पी. एस. आई.-ब्लास्ट को चलाने में दो चरण शामिल हैं। पहला कदम अनुक्रम प्रोफ़ाइल उत्पन्न करना है। इस चरण के लिए, एन. आर. गैर-अनावश्यक डेटाबेस का उपयोग किया जाता है। अगला कदम पीएसआई-ब्लास्ट को प्रोटीन डेटा बैंक के अनुक्रमों के खिलाफ लक्ष्य अनुक्रम की खोज करने देना है। उपयोगकर्ता प्रत्येक चरण के लिए अपना डेटाबेस भी निर्दिष्ट कर सकते हैं। प्रोटीन संरचना दर्शक कई अलग-अलग संरचना दर्शक हैं। आर. ए. पी. टी. ओ. आर. में, जे. एम. ओ. एल. का उपयोग उत्पन्न भविष्यवाणी की जांच के लिए संरचना दर्शक के रूप में किया जाता है। आउटपुट थ्रेडिंग/पी. एस. आई.-ब्लास्ट नौकरी के बाद, सभी टेम्पलेटों की रैंकिंग सूची देखी जा सकती है। प्रत्येक टेम्पलेट के लिए, लोग संरेखण, ई-मूल्य और कई अन्य विशिष्ट अंकों को देख सकते हैं। साथ ही, टेम्पलेट और इसके एससीओपी वर्गीकरण की कार्यात्मक जानकारी प्रदान की जाती है। अनुक्रम के पी. एस. एम. मैट्रिक्स और द्वितीयक संरचना भविष्यवाणी को भी देखा जा सकता है। यदि एक टेम्पलेट को एक से अधिक तरीकों से रिपोर्ट किया गया है, तो इसे कितनी बार रिपोर्ट किया गया है, इसके साथ चिह्नित किया जाएगा। यह सबसे अच्छे टेम्पलेट की पहचान करने में मदद करता है। सी. ए. एस. पी. सी. ए. एस. पी. में प्रदर्शन, प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी के लिए तकनीकों का महत्वपूर्ण मूल्यांकन, एन. आई. एच. द्वारा प्रायोजित एक द्विवार्षिक प्रयोग है। सी. ए. एस. पी. प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी समुदाय के ओलंपिक खेलों का प्रतिनिधित्व करता है और 1994 में स्थापित किया गया था। रैप्टर पहली बार 2002 में CAFASP3 (CASP5) में दिखाई दिया और उस वर्ष के लिए व्यक्तिगत सर्वर समूह में नंबर एक स्थान पर था। तब से, रैप्टर ने मूल्यांकन उद्देश्य के लिए प्रत्येक सीएएसपी में सक्रिय रूप से भाग लिया है और लगातार शीर्ष स्तर में स्थान प्राप्त किया है। सबसे हालिया CASP8 मई 2008 से अगस्त 2008 तक चला। दुनिया भर में 80 से अधिक पूर्वानुमान सर्वर और 100 से अधिक मानव विशेषज्ञ समूहों ने इस आयोजन के लिए पंजीकरण कराया, जहां प्रतिभागी प्रोटीन अनुक्रम से 3डी संरचना की भविष्यवाणी करने का प्रयास करते हैं। झांग के समूह की रैंकिंग के अनुसार, रैप्टर सभी सर्वरों (मेटा सर्वर और व्यक्तिगत सर्वर) में दूसरे स्थान पर है। बेकर लैब का रोबेटा उसी रैंकिंग सूची में 5वें स्थान पर है। CASP8 संदर्भ Xu J (2005) में शीर्ष पांच भविष्यवाणी सर्वर। "अनुमानित संरेखण सटीकता द्वारा प्रोटीन फोल्ड रिकग्निशन"। आई. ई. ई. ई/ए. सी. एम. ट्रांस। कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान और जैव सूचना विज्ञान पर। जू जे (2005)। "पेड़ के अपघटन के माध्यम से तेजी से प्रोटीन साइड-चेन पैकिंग"। रिकॉम्ब। बाहरी लिंक रैप्टरएक्स वेबसाइट रैप्टर लेखक का शोध सीएएसपी प्रयोग होम पेज सीएएसपी8 सीएएफएएसपी3 संरेखण सटीकता मूल्यांकन आणविक मॉडलिंग सॉफ्टवेयर में प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी का स्वचालित मूल्यांकन