انجمن کامپیوتر ایران

ویروس عاملی است که می‌تواند سلامتی انسان‌ها و حیوانات را به خطر بیاندازد. یکی از چالش‌های اصلی در علوم پزشکی پیشگیری از بیماری‌های ناشی از ویروس‌های مختلف و درمان آنها است. مشخص کردن پروتئین سلول مورد هدف یک ویروس مطمئنا به شناخت و فهمیدن مکانیسم عملکرد ویروس کمک می‌کند و این شناخت منجر به طراحی استراتژی بهتر مقابله با ویروس خواهد شد. در راستای پیش‌بینی برهمکنش پروتئین-پروتئین، رویکردهای محاسباتی مختلفی ارائه شده است، اما بیشتر آن‌ها مربوط به برهمکنش بین پروتئین‌های همسان(پروتئین‌های انسان) می‌باشد. در این مقاله ما روشی برای تولید داده‌های منفی جهت رفع نویز از داده‌ها در یادگیری ارائه دادیم. با توجه به اینکه دو نوع داده در این مسئله وجود دارد (مثبت و منفی) و محقق خود باید داده‌های منفی را تولید کند، در این تحقیق ما داده‌هایی را به عنوان داده منفی انتخاب کردیم که بیشترین فاصله را نسبت به میانگین داده‌های مثبت داشته باشند. در این رابطه، ماشین بردار پشتیبان (SVM) با هسته‌های مختلف برای پیش بینی برهمکنش بین پروتئین‌های ویروس ایدز(HIV) و پروتئین‌های انسان بکار برده شد که بهترین نتیجه مربوط به SVM با هسته RBF بدست آمد. روش ارائه شده علاوه بر اینکه کارایی بهتری در معیارهای صحت و بازخوانی نسبت به بقیه روشها داشته است قابلیت اجرا برای پروتئین‌های ناهمگن را دارا می‌باشد.