RAPTOR (software)
র্যাপ্টর হল প্রোটিন থ্রেডিং সফ্টওয়্যার যা প্রোটিন কাঠামোর পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি র্যাপ্টরএক্স দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়েছে, যা র্যাপ্টরের চেয়ে অনেক বেশি নির্ভুল। প্রোটিন থ্রেডিং বনাম হোমোলজি মডেলিং কৌশলগুলির তুলনা গবেষকরা একটি প্রোটিনের কাঠামো সমাধানের চেষ্টা করে একটি প্রোটিন ক্রমের চেয়ে সামান্য বেশি দিয়ে তাদের গবেষণা শুরু করেন। প্রাথমিক পদক্ষেপগুলির মধ্যে একটি পি. এস. আই-ব্লাস্ট বা প্যাটার্নহান্টার অনুসন্ধান করা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যাতে প্রোটিন ডেটা ব্যাঙ্কে (পি. ডি. বি) একটি পরিচিত কাঠামোর সাথে অনুরূপ ক্রম সনাক্ত করা যায়। যদি পরিচিত কাঠামোর সাথে অত্যন্ত অনুরূপ ক্রম থাকে, তবে একটি উচ্চ সম্ভাবনা রয়েছে যে এই প্রোটিনের কাঠামো সেই পরিচিত কাঠামোর পাশাপাশি কার্যকারিতার সাথে খুব মিল থাকবে। যদি কোনও সমরূপতা পাওয়া না যায়, তবে গবেষককে অবশ্যই এক্স-রে ক্রিস্টালোগ্রাফি বা নিউক্লিয়ার ম্যাগনেটিক রেজোন্যান্স (এন. এম. আর) স্পেকট্রোস্কোপি করতে হবে, যার উভয়েরই একটি কাঠামো তৈরি করতে যথেষ্ট সময় এবং সংস্থান প্রয়োজন। যেখানে এই কৌশলগুলি খুব ব্যয়বহুল, সময়সাপেক্ষ বা সীমাবদ্ধ, সেখানে গবেষকরা প্রোটিনের একটি অত্যন্ত নির্ভরযোগ্য মডেল তৈরি করতে র্যাপ্টারের মতো প্রোটিন থ্রেডিং সফ্টওয়্যার ব্যবহার করতে পারেন। প্রোটিন থ্রেডিং হোমোলজি মডেলিংয়ের চেয়ে বেশি কার্যকর, বিশেষত প্রোটিনের জন্য যার ক্রম সারিবদ্ধকরণ দ্বারা সনাক্তযোগ্য কয়েকটি হোমোলগ রয়েছে। দুটি পদ্ধতিই একটি টেমপ্লেট থেকে প্রোটিন কাঠামোর পূর্বাভাস দেয়। একটি প্রোটিন সিকোয়েন্স দেওয়া হলে, প্রোটিন থ্রেডিং প্রথমে একটি স্ট্রাকচার লাইব্রেরির প্রতিটি টেমপ্লেটের সাথে সিকোয়েন্স সারিবদ্ধ করে (থ্রেড) একটি স্কোরিং ফাংশনকে অনুকূল করে যা একটি সিকোয়েন্স-স্ট্রাকচার সারিবদ্ধকরণের যোগ্যতা পরিমাপ করে। নির্বাচিত সেরা টেমপ্লেটটি কাঠামোর মডেল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। হোমোলজি মডেলিংয়ের বিপরীতে, যা সম্পূর্ণরূপে হোমোলজি তথ্যের (সিকোয়েন্স অ্যালাইনমেন্ট) উপর ভিত্তি করে টেমপ্লেট নির্বাচন করে, প্রোটিন থ্রেডিংয়ে ব্যবহৃত স্কোরিং ফাংশন হোমোলজি এবং কাঠামোর তথ্য (সিকোয়েন্স স্ট্রাকচার অ্যালাইনমেন্ট) উভয়ই ব্যবহার করে। যদি কোনও ক্রমের কোনও উল্লেখযোগ্য সমসংস্থান পাওয়া না যায়, তবে সমসংস্থান মডেলিং এই ক্ষেত্রে নির্ভরযোগ্য ভবিষ্যদ্বাণী দিতে পারে না। সমতাত্ত্বিক তথ্য ছাড়া, প্রোটিন থ্রেডিং এখনও ভাল ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে কাঠামোর তথ্য ব্যবহার করতে পারে। ব্লাস্ট সহ একটি ভাল টেমপ্লেট পাওয়ার ব্যর্থ প্রচেষ্টার ফলে প্রায়শই ব্যবহারকারীরা র্যাপ্টারের মাধ্যমে ফলাফল প্রক্রিয়াকরণ করে। পূর্ণসংখ্যা প্রোগ্রামিং বনাম গতিশীল প্রোগ্রামিং র্যাপ্টারের পূর্ণসংখ্যা প্রোগ্রামিং পদ্ধতি অন্যান্য প্রোটিন থ্রেডিং পদ্ধতির তুলনায় উচ্চ মানের মডেল তৈরি করে। বেশিরভাগ থ্রেডিং সফ্টওয়্যার একটি টেমপ্লেটের সাথে একটি ক্রম সারিবদ্ধ করার সময় তাদের স্কোরিং ফাংশনগুলিকে অনুকূল করতে গতিশীল প্রোগ্রামিং ব্যবহার করে। পূর্ণসংখ্যা প্রোগ্রামিংয়ের তুলনায় গতিশীল প্রোগ্রামিং বাস্তবায়ন করা অনেক সহজ; তবে যদি কোনও স্কোরিং ফাংশনে জোড়া ভিত্তিক যোগাযোগের সম্ভাবনা অন্তর্ভুক্ত থাকে, তবে গতিশীল প্রোগ্রামিং বিশ্বব্যাপী এই জাতীয় স্কোরিং ফাংশনকে অনুকূল করতে পারে না এবং পরিবর্তে কেবল একটি স্থানীয় সর্বোত্তম প্রান্তিককরণ তৈরি করে। জোড়া যোগাযোগগুলি প্রোটিন কাঠামোতে খুব সংরক্ষিত এবং ভবিষ্যদ্বাণী নির্ভুলতার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। পূর্ণসংখ্যা প্রোগ্রামিং বিশ্বব্যাপী জোড়া ভিত্তিক যোগাযোগ সম্ভাবনার সাথে একটি স্কোরিং ফাংশনকে অনুকূল করতে পারে এবং একটি বিশ্বব্যাপী সর্বোত্তম সারিবদ্ধকরণ তৈরি করতে পারে। কম্পোনেন্টস থ্রেডিং ইঞ্জিন নোকোর, এনপিসোর এবং আইপি হল তিনটি ভিন্ন থ্রেডিং ইঞ্জিন যা র্যাপ্টর-এ প্রয়োগ করা হয়েছে। নোকোর এবং এনপিসোর গতিশীল প্রোগ্রামিং এবং আইপি-র চেয়ে দ্রুততর। তাদের মধ্যে পার্থক্য হল যে এন. পি. সি. ও. আর-এ, একটি টেমপ্লেটকে অনেক "মূল" অঞ্চলে বিশ্লেষণ করা হয়। একটি কেন্দ্র হল একটি কাঠামোগতভাবে সংরক্ষিত অঞ্চল। আইপি হল র্যাপ্টারের অনন্য পূর্ণসংখ্যা প্রোগ্রামিং-ভিত্তিক থ্রেডিং ইঞ্জিন। এটি অন্যান্য দুটি থ্রেডিং ইঞ্জিনের তুলনায় আরও ভাল সারিবদ্ধকরণ এবং মডেল তৈরি করে। লোকেরা সর্বদা নোকোর এবং এনপিসোর দিয়ে শুরু করতে পারে। যদি তাদের ভবিষ্যদ্বাণী যথেষ্ট ভাল না হয়, আইপি একটি ভাল পছন্দ হতে পারে। তিনটি পদ্ধতিই চালানোর পরে, একটি সহজ ঐক্যমত্য সর্বোত্তম ভবিষ্যদ্বাণী খুঁজে পেতে সাহায্য করতে পারে। 3ডি স্ট্রাকচার মডেলিং মডিউল র্যাপ্টরে ব্যবহৃত ডিফল্ট 3ডি স্ট্রাকচার মডেলিং টুল হল নিজস্ব। ত্রিমাত্রিক কাঠামো মডেলিংয়ে দুটি ধাপ জড়িত। প্রথম ধাপ হল লুপ মডেলিং যা লক্ষ্য অনুক্রমের অঞ্চলগুলিকে মডেল করে যা টেমপ্লেটে কিছুই নেই। সমস্ত লুপগুলি মডেল করা এবং মেরুদণ্ড প্রস্তুত হওয়ার পরে, পাশের চেইনগুলি মেরুদণ্ডের সাথে সংযুক্ত করা হয় এবং প্যাক করা হয়। লুপ মডেলিংয়ের জন্য, লুপগুলি পূরণ করতে এবং সংঘর্ষ এড়াতে একটি সাইক্লিক কোঅর্ডিনেট ডিসেন্ট অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়। সাইড চেইন প্যাকিংয়ের জন্য, সমস্ত সাইড চেইনগুলি প্যাক করতে এবং কোনও সংঘর্ষ এড়াতে একটি ট্রি ডিকম্পোসিশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়। 3D আউটপুট তৈরি করতে OWL স্বয়ংক্রিয়ভাবে র্যাপ্টর-এ কল করা হয়। যদি কোনও গবেষকের কাছে মডেলার থাকে, তবে তারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে মডেলারকে কল করার জন্য র্যাপ্টরও স্থাপন করতে পারে। র্যাপ্টর আইসিএম-প্রো ইনপুট ফাইলও তৈরি করতে পারে, যার সাহায্যে লোকেরা নিজেরাই আইসিএম-প্রো চালায়। পি. এস. আই-ব্লাস্ট মডিউল এটিকে একটি বিস্তৃত টুল সেট করার জন্য, পি. এস. আই-ব্লাস্টকেও র্যাপ্টারে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে যাতে লোকেরা হোমোলজি মডেলিং করতে পারে। মানুষ নিজেরাই সমস্ত প্রয়োজনীয় পরামিতি নির্ধারণ করতে পারে। পি. এস. আই-ব্লাস্ট চালানোর দুটি ধাপ রয়েছে। প্রথম ধাপ হল সিকোয়েন্স প্রোফাইল তৈরি করা। এই পদক্ষেপের জন্য, এনআর নন-রিডান্ড্যান্ট ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়। পরবর্তী পদক্ষেপটি হল পি. এস. আই-ব্লাস্টকে প্রোটিন ডেটা ব্যাঙ্কের ক্রমগুলির বিরুদ্ধে লক্ষ্য ক্রমটি অনুসন্ধান করতে দেওয়া। ব্যবহারকারীরা প্রতিটি ধাপের জন্য তাদের নিজস্ব ডাটাবেস নির্দিষ্ট করতে পারেন। প্রোটিন কাঠামো দর্শক বিভিন্ন কাঠামো দর্শক রয়েছে। র্যাপ্টর-এ, উৎপন্ন ভবিষ্যদ্বাণী পরীক্ষা করার জন্য কাঠামো দর্শক হিসাবে জামোল ব্যবহার করা হয়। আউটপুট একটি থ্রেডিং/পি. এস. আই-ব্লাস্ট কাজের পরে, সমস্ত টেমপ্লেটের একটি র্যাঙ্কিং তালিকা দেখতে পাওয়া যায়। প্রতিটি টেমপ্লেটের জন্য, লোকেরা সারিবদ্ধকরণ, ই-মান এবং অন্যান্য অসংখ্য নির্দিষ্ট স্কোর দেখতে পারে। এছাড়াও, টেমপ্লেটের কার্যকরী তথ্য এবং এর এস. সি. ও. পি শ্রেণিবিন্যাস প্রদান করা হয়। অনুক্রমটির পি. এস. এম ম্যাট্রিক্স এবং গৌণ কাঠামোর পূর্বাভাসও দেখা যায়। যদি একটি টেমপ্লেট একাধিক পদ্ধতিতে রিপোর্ট করা হয়, তবে এটি কতবার রিপোর্ট করা হয়েছে তা দিয়ে চিহ্নিত করা হবে। এটি সর্বোত্তম টেমপ্লেট সনাক্ত করতে সহায়তা করে। সিএএসপি সিএএসপি-তে পারফরম্যান্স, প্রোটিন স্ট্রাকচার প্রেডিকশনের জন্য কৌশলগুলির সমালোচনামূলক মূল্যায়ন, এনআইএইচ দ্বারা স্পনসর করা একটি দ্বিবার্ষিক পরীক্ষা। সিএএসপি প্রোটিন কাঠামো পূর্বাভাস সম্প্রদায়ের অলিম্পিক গেমসের প্রতিনিধিত্ব করে এবং 1994 সালে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল। র্যাপ্টর প্রথম 2002 সালে সিএএফএএসপি3 (সিএএসপি5)-এ উপস্থিত হয় এবং সেই বছরের জন্য পৃথক সার্ভার গ্রুপে এক নম্বর স্থানে ছিল। তারপর থেকে, র্যাপ্টর মূল্যায়নের উদ্দেশ্যে প্রতিটি সিএএসপি-তে সক্রিয়ভাবে অংশগ্রহণ করেছে এবং ধারাবাহিকভাবে শীর্ষ স্তরে স্থান পেয়েছে। সাম্প্রতিকতম সিএএসপি8 মে 2008 থেকে আগস্ট 2008 পর্যন্ত চলেছিল। বিশ্বব্যাপী 80টিরও বেশি পূর্বাভাস সার্ভার এবং 100টিরও বেশি মানব বিশেষজ্ঞ গোষ্ঠী এই অনুষ্ঠানের জন্য নিবন্ধিত হয়েছে, যেখানে অংশগ্রহণকারীরা একটি প্রোটিন ক্রম থেকে 3ডি কাঠামোর পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করে। ঝাং-এর গ্রুপের র্যাঙ্কিং অনুযায়ী, সমস্ত সার্ভারের (মেটা সার্ভার এবং পৃথক সার্ভার) মধ্যে র্যাপ্টর দ্বিতীয় স্থানে রয়েছে। বেকার ল্যাবের রোবেটা একই র্যাঙ্কিং তালিকায় 5ম স্থানে রয়েছে। সিএএসপি8 রেফারেন্স জু জে (2005)-এর শীর্ষ পাঁচটি ভবিষ্যদ্বাণী সার্ভার। "ভবিষ্যদ্বাণীকৃত সারিবদ্ধকরণ নির্ভুলতার দ্বারা প্রোটিন ভাঁজ স্বীকৃতি"। আই. ই. ই./এ. সি. এম ট্রান্স। গণনামূলক জীববিজ্ঞান এবং জৈব তথ্যবিজ্ঞান। জু জে (2005)। "ট্রি ডিকম্পোজিশনের মাধ্যমে র্যাপিড প্রোটিন সাইড-চেইন প্যাকিং"। রিকম্ব। বাহ্যিক লিঙ্ক র্যাপ্টরএক্স ওয়েবসাইট র্যাপ্টর লেখকের গবেষণা সিএএসপি পরীক্ষার হোম পেজ সিএএসপি8 সিএএফএএসপি3 সারিবদ্ধকরণ নির্ভুলতার মূল্যায়নে প্রোটিন কাঠামোর পূর্বাভাসের স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন আণবিক মডেলিং সফ্টওয়্যার