انجمن کامپیوتر ایران

فسفوریلاسیون یكی از مهمترین تغییرات پس از ترجمة سلول است که طی این فرآیند گروه‌های فسفری به جایگاه‌های خاصی از آمینواسیدها وصل می‌شوند. فسفریلاسیون نقش مهمی در اهداف دارویی و فرآیندهای بیولوژیكی بدن دارد. در سا‌ل‌های اخیر روش‌های محاسباتی و یادگیری ماشینی به عنوان اصلی‌ترین روش‌ها برای پیش‌بینی جایگاه‌ها استفاده شده‌اند. روش‌های محاسباتی برای پیش‌بینی جایگاه فسفوریلاسیون نقش مهمی در مطالعات عملكرد پروتئین‌ها دارند. این روش‌ها عموما از استخراج ویژگی‌های متفاوت برای حل مساله استفاده می‌کنند. از طرفی روش‌های یادگیری ماشینی به دو رویکرد تقسیم شده اند: رویکرد کلاسیک و رویکرد یادگیری انتها به انتها. در این مقاله ابتدا پایگاه‌ داده‌های اصلی موجود برای پیش‌بینی جایگاه فسفوریله مشخص و برررسی شده است. سپس روش‌های استخراج ویژگی در کنار روش‌های محاسباتی و یادگیری ماشینی مقایسه و تشریح شده است.