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सैक्रोमाइसिस सेरेविसिया प्रोटीन के शुद्धिकरण की सफलता दर पर मॉडलिंग विश्लेषण

गुआंग वू और शाओमिन यान  

सैकरोमाइसिस सेरेविसिया अनुसंधान और उद्योगों में सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला यीस्ट है, हालांकि इसके प्रोटीन उत्पादन के लिए डाउनस्ट्रीम प्रक्रियाएं महंगी हैं। इस अध्ययन ने अमीनो एसिड विशेषताओं के साथ प्रोटीन शुद्धिकरण की सफलता दर की भविष्यवाणी करने का एक सरल तरीका खोजने का प्रयास किया। लॉजिस्टिक रिग्रेशन और न्यूरल नेटवर्क मॉडल का उपयोग एस. सेरेविसिया से 1294 व्यक्त प्रोटीन की शुद्धिकरण स्थिति के विरुद्ध एक-एक करके 535 अमीनो एसिड विशेषताओं में से प्रत्येक का परीक्षण करने के लिए किया गया था, जिनमें से 870 को शुद्ध किया गया था। परिणाम दिखाते हैं कि न्यूरल नेटवर्क का पूर्वानुमान प्रदर्शन लॉजिस्टिक रिग्रेशन की तुलना में अधिक शक्तिशाली है। कुछ अमीनो एसिड विशेषताएँ प्रोटीन की शुद्धिकरण प्रवृत्ति की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोगी होती हैं, और अलग-अलग अमीनो एसिड विशेषताएँ बेहतर प्रदर्शन करती हैं जैसा कि बहुत अधिक संवेदनशीलता के साथ कम विशिष्टता द्वारा प्रदर्शित किया जाता है। इसके अलावा, अमीनो एसिड युग्मों के उच्च पूर्वानुमानित हिस्से वाले एस. सेरेविसिया प्रोटीन में कम पूर्वानुमानित हिस्से वाले प्रोटीन की तुलना में शुद्धिकरण भविष्यवाणी की अधिक सटीकता होती है। इस प्रकार, प्रोटीन अनुक्रम जानकारी के आधार पर न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके एस. सेरेविसिया प्रोटीन की शुद्धिकरण की सफलता दर की भविष्यवाणी की जा सकती है। यह सरल भविष्यवाणी प्रक्रिया, प्रोटीन के शुद्धिकरण की सम्भावना के बारे में एक अवधारणा प्रदान कर सकती है, जो कि आंखों पर पट्टी बांधकर किए जाने वाले प्रयोगों पर काबू पाने तथा डिजाइन किए गए प्रोटीनों के उत्पादन को बढ़ाने में सहायक हो सकती है।