ゲノミクスとプロテオミクスにおけるデータマイニングのジャーナル

概要

タンパク質一次配列から構造アルファベットによる構造パターンの予測: ATP/GTP 結合部位予測の図解

クリステル・レインズ、レスリー・レガッド、ロベール・サバティエ、アンヌ＝クロード・カンプル

生物学的機能または構造に関連する特定の構造モチーフの予測は、極めて重要です。構造情報のない一次配列の利用可能性が高まっていることを考えると、アミノ酸 (AA) 配列からの予測は不可欠です。提案されている構造モチーフの予測方法は、構造アルファベットに基づく 2 段階のアプローチです。このアルファベットにより、任意の 3D 構造を構造文字 (SL) の 1D 配列にエンコードできます。まず、AA と SL 間の基本的な対応規則が遺伝的プログラミングによって学習されます。次に、事前に識別された関心のあるモチーフごとに隠れマルコフモデルが学習されます。最後に、任意のアミノ酸配列に対して特定の 3D モチーフに対応する確率が提供されます。この方法は ATP 結合部位に適用され、古典的な機能に対する私たちの方法の効率を他の方法と比較します。次に、よりまれに予測される機能または他のタイプのモチーフに対応するモチーフを学習するこの方法の能力を示します。