蛋白质组学与生物信息学杂志
开放获取

抽象的

使用序列挖掘技术鉴定糖尿病视网膜病变的蛋白质生物标志物

Ratnagiri Devarapu、G Murali 和哈努曼·托塔

生物信息学和序列挖掘是数据挖掘技术的应用和发展，通过理解生物数据来解决问题。序列分析是序列挖掘技术中最原始的操作。现代序列挖掘研究专门分析彼此相关且不同的序列模式，并利用检索到的序列相似性和不同蛋白质序列之间的距离进行分析。糖尿病视网膜病变是导致糖尿病患者失明的主要原因，并且是全世界糖尿病的常见问题。各种研究分析表明，有许多蛋白质被发现与糖尿病视网膜病变有关。在本文中，我们借助多重比对工具评估了某些与糖尿病视网膜病变密切相关的蛋白质。Clustal Omega 获得了从国家生物技术信息中心 (NCBI) 收集的 28 个蛋白质序列的系统发育树。在这项工作中，称为序列挖掘的数据挖掘技术在提供通过邻接算法获得的系统图方面发挥着重要作用。从系统发育树可以看出，皮质抑素、维生素D受体和生长抑素蛋白与糖尿病视网膜病变密切相关。还进行了分子对接研究，这是计算蛋白质-配体相互作用最广泛使用的方法。计算机对接研究表明四种抑制化合物，即槲皮素、山奈酚、柚皮素和蜂黄苷与醛糖还原酶相互作用，醛糖还原酶也被发现在糖尿病视网膜病变中发挥作用。结果表明，旨在标准化皮质抑素、维生素 D 受体和生长抑素活性的技术具有巨大优势，并有助于抑制糖尿病视网膜病变。