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

決定論的逐次サンプリングを用いたタンパク質二次構造予測

リャン・クオチンとワン・シャオドン

アミノ酸配列からタンパク質の二次構造を予測することは、その三次元構造を予測するための重要なステップです。既存のアルゴリズムの多くは、タンパク質データバンクの二次構造がわかっているタンパク質との類似性と相同性を利用しています。一方、類似性の尺度が低い他のタンパク質では、二次構造を発見するために単一配列アプローチが必要です。この論文では、単一配列タンパク質二次構造予測のための決定論的逐次サンプリング法と隠れマルコフモデルに基づくアルゴリズムを提案します。予測は、ウィンドウ化された観測と、観測ウィンドウ内の可能なコンフォメーションの加重平均に基づいて行われます。提案されたアルゴリズムは、既存の単一配列アルゴリズムと比較して、実際のデータセットで優れたパフォーマンスを発揮することが示されています。