以類神經網路系統輔助快速原子撞擊-質譜訂定胜？之胺基酸序列

Abstract

本計畫是以快速原子撞擊-質譜儀來探討小 分子量(<3000)胜□的胺基酸序列,並以類神經網 路的方法建立專家系統,來輔助胺基酸序列之 判斷.近年來分子生物學以及遺傳工程的發展 日新月異,對全人類的福祉有了重大貢獻,而在 此類研究中,訂定蛋白質或胜□之胺基酸序列( 或稱之為蛋白質一級結構)為不可或缺的一環. 傳統上以Edman degradation方法可以定其一級結構, 然而這個方法對N-terminal非自由態的胜□不作用,另外在測定過程中,反應不完全時,所造成的 錯誤會呈累積的現象,而使得全盤皆錯.質譜儀 在定分子結構方面原本就有重要的地位,自從 快速原子撞擊法發明後,更可以應用於如胜□ 這樣無揮發性的分子.以質譜儀來從事這樣的 研究,其優點是簡單、快速、樣品量小;可是對 於質譜判斷不熟悉的人,用來就無法得心應用, 因為譜圖之變化並無絕對的規則可尋,又由於 胜□不像一般有機化合物很容易建立大量的資 料庫(Data base)以及所謂資料搜尋(Library search)的 方法輔助結構之判斷.若是無法建立一套有效 的專家系統來輔助外行人判斷序列,這些研究 不免淪為只用於解釋"已知"胜□胺機酸之序列, 而對於未知樣品的判斷毫無實用之價值.本實 驗室將以類神經網路的方法,建立一套專家系 統,利用有限的胜□樣品的質譜圖,及相關理論 資料,建立雙向關聯式記憶系統,來"訓練並校正 "吾人所發展的網路,從而輔助吾人判斷未知胜□的胺機酸序列.