A tabu search approach for the nuclear magnetic resonance protein structure based assignment problem

Abstract

Nükleer Manyetik Rezonans (NMR) spektroskopi, belirli atomların manyetik özelliklerindenyararlanarak protein yapısının çözelti içinde çalışılmasını sağlayan deneysel bir yöntemdir.NMR çalışmalarında en büyük engel, NMR tepelerini karşılık gelen atomlara atamaproblemidir. Yapı Tabanlı Atama (YTA), bu hesaplama açısından zorlu problemi, benzerbir proteinden elde edilen bilgiyi kullanarak çözme yaklaşımıdır. [17]'de YTA problemiNükleer Vektör Değiştirme (NVD) [29] çerçevesinde ikili tam sayı programlama problemi(NVD-ITP) olarak modellenmiştir. Bu çalışmada, verilen problemin NP-zor olduğunu ispatlayıp,bu problemi verimli çözmek için yönlendirilmiş bir karıştırma mekanizmalı tabu aramasezgiseli (NVD-TA) öneriyoruz. NVD-TA'da, NVD-ITP modelindeki Nükleer OverhauserEtkisi kısıtlarının amaç işlevinde cezalandırılmasıyla elde edilen, NVD-ITB modelinin ikincidereceden ceza gevşetilmesi kullanılmaktadır. Deneysel sonuçlar, algoritmamızın NVDITB'nin25 kalıp 7 hedef proteinden oluşan (31 - 126 amino aside sahip) veri kümesi içinen iyi sonucu verdiğini göstermektedir. Ayrıca, NVD-ITB'nin çözemediği iki büyük proteindenbiri olan MBP için 91%, diğeri olan EIN icin 41% doğrulukta (sırasıyla 348 ve 243amino asitli) doğrulukta sonuçlar vermektedir. Çalıştırılabilir yazılım dosyası ve giriş verilerihttp://people.sabanciuniv.edu/catay/NVR-TS/NVR-TS.html adresinden elde edilebilir.

Nuclear Magnetic Resonance (NMR) Spectroscopy is an experimental technique whichexploits the magnetic properties of specific nuclei and enables the study of proteins in solution.The key bottleneck of NMR studies is to map the NMR peaks to correspondingnuclei, also known as the assignment problem. Structure Based Assignment (SBA) is an approachto solve this computationally challenging problem by using prior information aboutthe protein obtained from a homologous structure. [17] used the Nuclear Vector Replacement(NVR) [29] framework to model SBA as a binary integer programming problem (NVR-BIP).In this thesis, we prove that this problem is NP-hard and propose a tabu search algorithm(NVR-TS) equipped with a guided perturbation mechanism to efficiently solve it. NVR-TSuses a quadratic penalty relaxation of NVR-BIP where the violations in the Nuclear OverhauserEffect constraints are penalized in the objective function. Experimental results indicatethat our algorithm finds the optimal solution on NVR-BIP?s data set which consists of 7proteins with 25 templates (31 to 126 residues). Furthermore, for two additional large proteins,MBP and EIN (348 and 243 residues, respectively) which NVR-BIP failed to solve, itachieves 91% and 41% assignment accuracies. The executable and the input files are availablefor download at http://people.sabanciuniv.edu/catay/NVR-TS/NVR-TS.html.