Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/53514
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorโชติรัตน์ รัตนามหัทธนะ-
dc.contributor.advisorรัฐ พิชญางกูร-
dc.contributor.authorภิสิทธิ์ กรรณสูต-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์-
dc.date.accessioned2017-10-14T10:42:58Z-
dc.date.available2017-10-14T10:42:58Z-
dc.date.issued2551-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/53514-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2551en_US
dc.description.abstractในช่วงระยะเวลาที่ผ่านมา ข้อมูลทางชีววิทยาได้มีปริมาณเพิ่มขึ้นอย่างมากมาย ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลลำดับนิวคลีโอไทด์ หรือข้อมูลลำดับกรดอะมิโน นักวิทยาศาสตร์สามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อการศึกษาหน้าที่การทำงานของโปรตีนนั้นๆ จากที่ผ่านมาการศึกษาโปรตีนยังคงใช้เครื่องมือจากห้องปฏิบัติการทางการเคมีหรือห้องปฏิบัติการทางชีววิทยา ซึ่งต้องใช้เวลาและงบประมาณสูงมาก ต่อมานักวิจัยได้เริ่มใช้วิธีระบุหน้าที่จากลำดับกรดอะมิโนแทน แต่ทว่ายังไม่มีเครื่องมือที่มีความถูกต้องสูงและรวดเร็ว และยังคงเป็นงานวิจัยที่ท้าทายอย่างมาก เครื่องมือที่ใช้รูปแบบการจับคู่ลำดับกรดอะมิโนแบบ 1 มิติมีข้อจำกัดอยู่มากและไม่สามารถเปรียบเทียบลำดับกรดอะมิโนจากคู่ที่มีค่าความเหมือนต่ำได้ การวิเคราะกลุ่มที่ไม่ชอบน้ำเป็นการวิเคราะห์โครงสร้างระดับทุติยภูมิของลำดับกรดอะมิโน ได้พัฒนารวมเข้ากับเครื่องมือที่ใช้เปรียบเทียบลำดับ วิธีการนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเปรียบเทียบได้มาก แต่ในปัจจุบันนี้เครื่องมือนี้ยังใช้การจับคู่กลุ่มโดยใช้ความรู้และความชำนาญของผู้เชี่ยวชาญในการเปรียบเทียบ สำหรับงานวิจัยชิ้นนี้ได้นำวิธีที่ใช้เปรียบเทียบความเหมือนด้วยวิธีจับคู่กลุ่มที่ไม่ชอบน้ำมาพัฒนาต่อให้เป็นระบบอัตโนมัติ และทดสอบการระบุหน้าที่ของโปรตีนกับชุดข้อมูลที่รวบรวมจากฐานข้อมูลต่างๆ เช่น PIR SISYPHUS และ HOMSTRAD เพื่อแสดงถึงความถูกต้อง และประสิทธิภาพของเครื่องมือใหม่นี้ งานวิจัยนี้ได้เสนอเครื่องมือแสดงแผนภูมิ 2 มิติของการวิเคราะหืกลุ่มที่ไม่ชอบน้ำ และเครื่องมือจับคู่กลุ่มที่ไม่ชอบน้ำแบบ 2 มิติโดยอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพ โดยการทำการทดสอบกับชุดข้อมูลจากฐานข้อมูล PIR ฐานข้อมูล SISYPHUS และฐานข้อมูล HOMSTRAD และแสดงให้เห็นว่าเครื่องมือที่ใช้จับคู่กลุ่มที่ไม่ชอบน้ำแบบ 2 มิติโดยอัตโนมัติมีประสิทธิภาพในการเลือกลำดับกรดอะมิโนจากฐานข้อมูลได้ดีกว่าเครื่องมือเปรียบเทียบแบบ 1 มิติเดิมen_US
dc.description.abstractalternativeBiological databases in the past decade have tremendously grown in size. However, effective retrieval of these data is still a great challenge. In particular, we need a high-quality tool to measure similarity among protein sequences within the database. Current techniques in protein homology testing involve a 1-dimensional alignment of Nucleotide or Amino acid sequencing. Due to its various constraints and low sequence identity values, Hydrophobic Cluster Alignment has increasingly been used to predict the structure and functionality of protein. However, this Hydrophobic Cluster Alignment still needs to be done manually and solely depends on experience and expertise of a researcher. In this work, I implement a 2-D visualization tool for amino acid and 2-D Automatic hydrophobic cluster alignment tool. I propose a new protein representation that could be used effectively in our 2-D automatic Hydrophobic Cluster Alignment software. The 2-D alignment was performed on the amino acid sequences from the PIR database, the SISYPHUS Database, and HOMSTRAD Database. The results have demonstrated that the 2-D automatic hydrophobic cluster alignment is more accurate than the existing 1-D sequence alignment is.en_US
dc.language.isothen_US
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2008.1242-
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2008.1242-
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2008.1242-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.subjectโปรตีน -- การวิเคราะห์en_US
dc.subjectชีวสารสนเทศศาสตร์en_US
dc.subjectโฮโมโลยี (ชีววิทยา)en_US
dc.subjectProteins -- Analysisen_US
dc.subjectBioinformaticsen_US
dc.subjectHomology (Biology)en_US
dc.titleการหาโปรตีนที่ทำหน้าที่เหมือนกันโดยใช้การจัดเรียงกลุ่มที่ไม่ชอบน้ำแบบ 2 มิติโดยอัตโนมัติen_US
dc.title.alternativeDetecting protein homology using automatic 2-D hydrophobic cluster alignmenten_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตen_US
dc.degree.levelปริญญาโทen_US
dc.degree.disciplineวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์en_US
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.email.advisorann@cp.eng.chula.ac.th-
dc.email.advisorprath@chula.ac.th-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2008.1242-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2008.1242-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2008.1242-
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
phisit_ka_front.pdf1.31 MBAdobe PDFView/Open
phisit_ka_ch1.pdf599.27 kBAdobe PDFView/Open
phisit_ka_ch2.pdf2.04 MBAdobe PDFView/Open
phisit_ka_ch3.pdf1.25 MBAdobe PDFView/Open
phisit_ka_ch4.pdf1.61 MBAdobe PDFView/Open
phisit_ka_ch5.pdf442.03 kBAdobe PDFView/Open
phisit_ka_back.pdf5.46 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.