Przezbłonowe białka beta (TMB) znajdują się w zewnętrznych błonach bakterii, mitochondriów i chloroplastów. TMB są zaangażowane w różne funkcji, takich jak pośredniczenie w przepływie metabolitów i aktywnym transporcie sideroforów, enzymów i białek strukturalnych, a także w translokacji przez błony lub wprowadzanie do błon. Przedstawiamy tutaj TMBHMM, metodę obliczeniową opartą na ukrytym modelu Markowa do przewidywania topologii strukturalnej domniemanych TMB na podstawie sekwencji. Oprócz przewidywania pasm transmembranowych, TMBHMM przewiduje również stan ekspozycji (tj. eksponowany na błonę lub ukryte w strukturze białka) reszt w regionie transbłonowym, co jest nową cechą metody TMBHMM. Co więcej, TMBHMM może również może również przewidywać reszty błonowe, które nie są częścią pasm tworzących beczki beta. Trening TMBHMM przeprowadzono na nieredundantnym zbiorze danych 19 TMB. Test samokonsystencji dał dokładność Q(2) na poziomie 0,87, dokładność Q(3) na poziomie 0,83, współczynnik korelacji Matthewsa wynoszący 0,74 i SOV dla nici beta wynoszący 0,95. W W tym teście samokonsystencji metoda przewidziała 83% pozostałości transmembranowych z prawidłowym statusem ekspozycji. Na niewidocznym, nieredundantnym zestawie danych testowych 10 białek, 2-stanowa i 3-stanowa dokładność przewidywania TMBHMM wynosi odpowiednio około 73% i 72%. i 72% i są porównywalne z innymi metodami z literatury. Serwer internetowy TMBHMM pobiera sekwencję aminokwasową lub wielokrotne dopasowanie sekwencji jako dane wejściowe i przewiduje stan ekspozycji oraz topologię strukturalną jako dane wyjściowe. topologię strukturalną. Serwer internetowy TMBHMM jest dostępny w zakładce tmbhmm pod adresem: http://service.bioinformatik.uni-saarland.de/tmx-site/. --- TŁO: Spiralne białka błonowe są niezbędne do interakcji komórek z ich środowiskiem. Przewidywanie lokalizacji helis błonowych w sekwencjach aminokwasowych białek w sekwencjach aminokwasowych białek zapewnia znaczne zrozumienie ich struktury i i identyfikuje białka błonowe w sekwencjonowanych genomach. Obecnie nie ma kompleksowego narzędzia porównawczego do oceny metod przewidywania i nie ma nie ma publikacji porównującej wszystkie dostępne narzędzia predykcyjne. Obecna literatura jest przestarzała, ponieważ niedawno określone struktury białek błonowych nie są struktury białek błonowych. Obecna literatura jest również ograniczona do ocen globalnych, ponieważ wyspecjalizowane testy porównawcze do przewidywania określonych klas białek błonowych nie były wcześniej przeprowadzane. OPIS: Przedstawiamy serwer porównawczy pod adresem http://sydney.edu.au/pharmacy/sbio/software/TMH_benchmark.shtml, który wykorzystuje najnowsze dane strukturalne białek o wysokiej rozdzielczości, aby zapewnić kompleksową ocenę dokładności istniejących metod przewidywania helis błonowych. Serwer ponadto pozwala użytkownikowi porównać przesłane przewidywania wygenerowane przez nowe metody, umożliwiając porównanie tych nowych metod ze wszystkimi istniejącymi metodami porównywanymi przez serwer. Wskaźniki porównawcze obejmują czułość i specyficzność dla lokalizacji i orientacji helisy błonowej i wiele innych. Serwer pozwala na niestandardowe oceny, takie jak ocena metody przewidywania dla określonych podtypów helikalnych białek błonowych. dla niestandardowych testów porównawczych, które ilustrują, w jaki sposób serwer może być używany do specjalistycznych testów porównawczych. specjalistycznych benchmarków. To, która metoda predykcji jest najskuteczniejsza zależy od tego, która miara jest porównywana. Metoda przewidywania helisy błonowej OCTOPUS jest konsekwentnie jedną z najskuteczniejszych metod we we wszystkich testach porównawczych, które przeprowadziliśmy. WNIOSKI: Serwer porównawczy umożliwia ogólną i specjalistyczną ocenę istniejących i nowych metod przewidywania helisy błonowej. Użytkownicy mogą wykorzystać ten w celu określenia najbardziej odpowiedniej metody dla rodzaju przewidywania, które użytkownik musi wykonać. przewidywania, które użytkownik musi wykonać, czy to ogólna adnotacja całego genomu, czy też przewidywanie określonych typów helikalnych białek błonowych. Twórcy nowych metod predykcji mogą wykorzystać ten serwer do oceny wydajności swoich nowych metod. swoich nowych metod. Serwer porównawczy będzie cennym narzędziem dla naukowców poszukujących bardziej wyrafinowanych informacji z dużych i rosnących baz danych sekwencji białek. baz danych sekwencji białek. --- TŁO: Przewidywanie pasm transmembranowych i topologii białek błony zewnętrznej typu beta-barrel białek błony zewnętrznej jest przedmiotem zainteresowania w obecnych badaniach bioinformatycznych. Do tej pory zastosowano kilka metod do tego zadania, wykorzystując różne techniki algorytmiczne i istnieje wiele swobodnie dostępnych predyktorów. Metody te metody można zasadniczo podzielić na te oparte na ukrytych modelach Markowa (HMM), na Sieci neuronowe (NN) i maszyny wektorów nośnych (SVM). W niniejszej pracy porównujemy różne dostępne metody przewidywania topologii białek błony zewnętrznej beta-barrel białek błony zewnętrznej. Oceniamy ich wydajność na nieredundantnym zbiorze danych zestawie danych obejmującym 20 beta-baryłkowych białek błony zewnętrznej bakterii Gram-ujemnych, o strukturach znanych w rozdzielczości atomowej. Opisujemy również, po raz pierwszy po raz pierwszy, skuteczny sposób łączenia poszczególnych predyktorów, do woli, w jedną konsensusową metodę predykcji. pojedynczej metody przewidywania konsensusu. WYNIKI: Oceniamy istotność statystyczną wydajności każdego schematu przewidywania i doszliśmy do wniosku, że metody oparte na ukrytych modelach Markowa, HMM-B2TMR, ProfTMB i PRED-TMBB, są obecnie najlepszymi predyktorami, według według dokładności per-residue, miary nakładania się segmentów (SOV) lub całkowitej liczby białek z poprawnie przewidzianymi topologiami w zbiorze testowym. Ponadto pokazujemy, że dostępne predyktory działają lepiej, gdy tylko transmembranowe domeny beta-baryłkowe są używane do przewidywania, a nie sekwencje prekursorowe o pełnej długości, nawet jeśli predyktory oparte na HMM nie są nie mają znaczącego wpływu. Metoda przewidywania konsensusu działa znacznie lepiej niż każdy indywidualny dostępny predyktor, ponieważ zwiększa dokładność do 4% w odniesieniu do SOV i do 15% w prawidłowo przewidywanych topologiach. WNIOSKI: Metoda przewidywania konsensusu opisana w tej pracy optymalizuje przewidywaną topologię za pomocą algorytmu programowania dynamicznego i jest zaimplementowana w aplikacji internetowej dostępnej bezpłatnie dla użytkowników niekomercyjnych pod adresem http://bioinformatics.biol.uoa.gr/ConBBPRED. --- Identyfikujemy i opisujemy zestaw łatwo dostępnych narzędzi do przewidywania białek integralnej błony białek integralnej błony. Narzędzia te rozwiązują dwa problemy: znajdowanie potencjalnych białek transmembranowych w puli nowych sekwencji oraz identyfikację ich regionów regionów transmembranowych. Wszystkie metody obejmują porównywanie białka z z jednym lub kilkoma modelami docelowymi. W najprostszych z nich docelowym "modelem" jest inna sekwencja białka, podczas gdy bardziej skomplikowane metody grupują cały zestaw helikalnych lub transbłonowych białek beta-baryłkowych. Ogólnie Ogólnie rzecz biorąc, dokładność przewidywania albo w identyfikacji nowych integralnych białek błonowych lub regionów transmembranowych znanych integralnych białek membranowych zależy silnie od tego, jak dokładnie zapytanie pasuje do modelu. Z tego powodu najlepszym podejście jest podejściem oportunistycznym: poddaj białko będące przedmiotem zainteresowania wszystkim metodom i wybrać wyniki o najwyższym poziomie ufności. --- MOTYWACJA: Transbłonowe β-beczki (TMBB) są niezwykle ważnymi białkami które odgrywają kluczową rolę w wielu funkcjach komórek. Przecinają one dwuwarstwę lipidową za pomocą struktury β-beczki. TMBB są obecnie obecne w zewnętrznych błonach bakterii Gram-ujemnych oraz w mitochondriach i chloroplastach. Ekspozycja pętli poza błonami komórkowymi bakterii sprawia, że TMBB są ważnymi celami szczepionek lub terapii lekowych. lub terapii lekowych. W genomach nie są one silnie reprezentowane i trudno je zidentyfikować metodami eksperymentalnymi. do zidentyfikowania za pomocą metod eksperymentalnych. Opracowano kilka metod obliczeniowych zostało opracowanych w celu odróżnienia TMBB od innych rodzajów białek. Jednakże podejścia mają wysoki odsetek fałszywie pozytywnych przewidywań. WYNIKI: W tym artykule przedstawiamy nowe podejście uczenia maszynowego do wykrywania TMBB TMBB w oparciu o N-to-1 Extreme Learning Machines, które znacząco znacznie przewyższa poprzednie metody, osiągając współczynnik korelacji Matthewsa wynoszący 0,82, prawdopodobieństwo poprawnego przewidywania 0,92 i czułość 0,73. --- MOTYWACJA: Przezbłonowe białka beta-baryłkowe (TMB) są osadzone w zewnętrznych błonach mitochondriów, bakterii Gram-ujemnych i chloroplastów. Te pełnią krytyczne funkcje, w tym aktywny transport jonów i bierne pobieranie składników odżywczych. składników odżywczych. Dlatego też istnieje potrzeba dokładnego przewidywania struktury drugorzędowej i trzeciorzędowej i trzeciorzędowej struktury białek TMB. Tradycyjne metody modelowania homologii, jednak zawodzą w przypadku większości białek TMB, ponieważ określono bardzo niewiele niehomologicznych struktur TMB. zostało określonych. Jednakże, ponieważ struktury TMB są zgodne z określonymi reguły konstrukcyjne, które drastycznie ograniczają przestrzeń konformacyjną, powinno to być powinny być możliwe do zastosowania metody, które nie zależą od homologii wzorca docelowego. być z powodzeniem stosowane. WYNIKI: Opracowaliśmy zestaw (TMBpro) wyspecjalizowanych predyktorów do przewidywania struktury drugorzędowej (TMBpro-SS). struktury drugorzędowej (TMBpro-SS), kontaktów beta (TMBpro-CON) i struktury trzeciorzędowej (TMBpro-3D). (TMBpro-3D) transmembranowych białek beta-baryłkowych. Porównujemy nasze wyniki z najnowocześniejszymi predyktorami transFold i PRED-TMBB przy użyciu ich odpowiednich wzorcowych zestawów danych i walidacji krzyżowej typu leave-one-out. Używając zestawu danych transFold TMBpro przewiduje strukturę drugorzędową z dokładnością dokładnością (Q(2)) wynoszącą 77,8%, współczynnikiem korelacji 0,54, a TMBpro przewiduje beta z precyzją 0,65 i przywołaniem 0,67. Używając zbioru danych PRED-TMBB TMBpro przewiduje strukturę drugorzędową z Q(2) 88,3% i współczynnikiem korelacji 0,67. współczynnik korelacji wynoszący 0,75. Wszystkie te wyniki wydajności przekraczają wcześniej opublikowane wyniki o 4% lub więcej. Praca z zestawem danych PRED-TMBB, TMBpro przewiduje trzeciorzędową strukturę segmentów transmembranowych z RMSD <6,0 A dla 9 z 14 białek. Dla 6 z 14 przewidywań, RMSD wynosi <5,0 A, z wynikiem GDT_TS większym niż 60,0. DOSTĘPNOŚĆ: http://www.igb.uci.edu/servers/psss.html. --- Opracowaliśmy bazę danych, TMBETA-GENOME, dla adnotowanych białek błonowych beta-barrel w sekwencjach genomowych przy użyciu metod statystycznych i algorytmów uczenia maszynowego. algorytmów uczenia maszynowego. Metody statystyczne opierają się na składzie aminokwasowym składzie aminokwasowym, preferencjach par rezydualnych i motywach. W technikach uczenia maszynowego, kombinacja składu aminokwasów i dipeptydów została wykorzystana jako główne atrybuty. atrybutów. Ponadto dokonano adnotacji przy użyciu kryterium opartego na identyfikacji białek błonowych typu beta-barrel i wykluczeniu białek globularnych i transbłonowych białek helikalnych. Interfejs internetowy został opracowany w celu identyfikacji adnotowanych białek błonowych beta-barrel we wszystkich znanych genomach. Użytkownicy mają możliwość wyboru genomu z trzech królestw życia życia, archeonów, bakterii i eukariontów oraz pięć różnych metod. Ponadto, statystyki dla wszystkich genomów wraz z linkami do różnych algorytmów i powiązanych baz danych. różnych algorytmów i powiązanych baz danych. Jest on dostępny bezpłatnie pod adresem http://tmbeta-genome.cbrc.jp/annotation/. --- Bardzo niewiele metod odnosi się do problemu przewidywania białek błonowych typu beta-barrel bezpośrednio z sekwencji. Jednym z powodów jest to, że tylko kilka struktur o wysokiej rozdzielczości struktur dla transbłonowych białek beta-baryłkowych (TMB) zostały określone do tej pory. Tutaj przedstawiliśmy projekt, statystyki i wyniki nowego opartego na profilach ukrytego modelu Markowa do przewidywania i dyskryminacji TMB. Metoda ostrożnie próbuje uniknąć nadmiernego dopasowania do rzadkich danych eksperymentalnych. danych eksperymentalnych. Podczas gdy nasze procedury szkolenia i punktacji modelu były bardzo podobne do niedawno opublikowanej pracy, architektura i etykietowanie oparte na strukturze były znacznie się różniły. W szczególności wprowadziliśmy nową definicję motywów beta- motywy spinki do włosów, jawne modelowanie stanu pasm transmembranowych oraz log-odds wynik dyskryminacji całych białek. Wynikowa metoda osiągnęła ogólną dokładność czterech stanów (górna, dolna nić, peryplazmatyczna, zewnętrzna pętla) aż do 86%. aż 86%. Ponadto dokładnie rozróżniała białka TMB od białek innych niż TMB (45% pokrycia przy 100% dokładności). pokrycie przy 100% dokładności). Ta wysoka precyzja umożliwiła zastosowanie do 72 całkowicie zsekwencjonowanych bakterii Gram-ujemnych. Znaleźliśmy ponad 164 wcześniej wcześniej niescharakteryzowanych białek TMB z wysokim poziomem ufności. Przeszukiwanie baz danych nie nie powiązały żadnego z tych białek z błonami. Wyzywamy, że zdecydowana większość z naszych 164 przewidywań zostanie ostatecznie zweryfikowana eksperymentalnie. Wszystkie przewidywania proteomu i metoda przewidywania PROFtmb są dostępne pod adresem http://www.rostlab.org/ services/PROFtmb/. --- Przewidywanie segmentów obejmujących błonę w beta-beczkowych białkach błony zewnętrznej (OMP) i ich topologii jest ważnym problemem w genomice strukturalnej i funkcjonalnej. i funkcjonalnej genomice. W niniejszej pracy proponujemy metodę opartą na radialnych sieciach bazowych do przewidywania liczby pasm beta w OMP i identyfikowania ich segmentów segmentów błonowych. Nasza metoda wykazała dokładność walidacji krzyżowej leave-one-out 96% w zestawie 28 OMP, które mają zakres 8-22 segmentów beta-nitek. Segmenty beta-strandów w OMP i reszty w segmentach obejmujących błonę są poprawnie przewidywane z dokładnością odpowiednio 96% i 87%. Opracowaliśmy opracowany serwer internetowy, TMBETAPRED-RBF do przewidywania transbłonowych na podstawie sekwencji aminokwasów i jest on dostępny pod adresem http://rbf.bioinfo.tw/~sachen/tmrbf.html. Sugerujemy, że nasza metoda może być skutecznym narzędziem do przewidywania regionów obejmujących błonę i topologii białek błonowych typu beta-barrel. --- Istnieje kilka metod obliczeniowych do identyfikacji transbłonowych białek beta (TMB) na podstawie sekwencji. Niektóre z tych metod zapewniają również przezbłonowe (TM) granice domniemanych TMB. Celem tego badania jest (1) określenie skłonności reszt TM do ekspozycji na dwuwarstwę lipidową i (2) przewidywanie dwuwarstwy lipidowej i (2) przewidzenie statusu ekspozycji (tj. ekspozycji na dwuwarstwę lub ukryte w strukturze białka) reszt TMB. Trzy nowe skale skłonności BTMC, BTMI i HTMI zostały wyprowadzone dla reszt TMB w hydrofobowym regionie rdzenia błony zewnętrznej (ang. hydrofobowym regionie rdzenia błony zewnętrznej (OM), regionach interfejsu lipid-woda OM oraz dla reszt helikalnych białek błonowych (HMP) w regionach interfejsu lipid-woda regionach interfejsu lipidowo-wodnego błony wewnętrznej (IM). Oddzielne skale dla monomerycznych i funkcjonalnie oligomerycznych TMB. Uzyskane odzwierciedlają różne właściwości fizykochemiczne odpowiednich regionów dwuwarstwy regionów dwuwarstwy błony i zostały wykorzystane w metodzie obliczeniowej do przewidywania stanu ekspozycji reszt TMB. Na podstawie tych propensje, wskaźniki zachowania i profil częstotliwości reszt reszt, reszty transmembranowe zostały sklasyfikowane jako zakopane/eksponowane z dokładnością dokładnością 77,91% i 80,42% odpowiednio dla reszt w rdzeniu błony i w regionach regionów interfejsu. Korelacja uzyskanych skal z różnymi właściwościami fizykochemicznymi uzyskanymi z bazy danych AAIndex. również omówione. Wiedza na temat skłonności reszt i statusu pochówku będzie będzie przydatna w przypisywaniu domniemanych TMB o nieznanej strukturze. --- Przezbłonowe białka beta-baryłkowe (TMB) są osadzone w błonie zewnętrznej bakterii Gram-ujemnych, mitochondriów i chloroplastów. Lokalizacja komórkowa i funkcjonalna różnorodność beta-baryłkowych białek błony zewnętrznej (omps) sprawia, że je ważną klasą białek. Obecnie bardzo niewiele niehomologicznych struktur TMB zostało określonych za pomocą dyfrakcji rentgenowskiej ze względu na eksperymentalne trudności napotkanych w krystalizacji białek transmembranowych. Nowatorska metoda wykorzystująca potencjały statystyczne par reszt międzypasmowych pochodzące z białek globularnych (niebłonowych) białek globularnych do przewidywania struktury supersekundowej struktury transbłonowych białek beta-baryłkowych. Algorytm transFold wykorzystuje uogólniony ukryty model Markowa (tj. gramatykę wielu atrybutów S) do opisać potencjalne supersekundarne struktury beta-baryłkowe, a następnie oblicza przez dynamiczne programowanie minimalnej struktury beta-beczki o wolnej energii. W związku z tym podejście może być postrzegane jako komponent "owijający", który może uchwycić procesy składania z etapem inicjacji, po którym następuje progresywna interakcja sekwencji z już utworzonymi motywami. sekwencji z już utworzonymi motywami. Podejście to różni się znacząco od innych, które wykorzystują tradycyjne uczenie maszynowe do rozwiązania tego problemu, ponieważ nie wymaga ono fazy uczenia na znanych strukturach TMB i jest pierwszym, które pierwszym, który wyraźnie wychwytuje i przewiduje interakcje dalekiego zasięgu. TransFold przewyższa poprzednie programy do przewidywania TMB na mniejszych (<lub=200 reszt) białek i dopasowuje ich wydajność do prostego rozpoznawania dłuższych białek. białek. Wyjątkiem są multimeryczne poriny, w przypadku których algorytm działa dobrze, gdy początkowo zidentyfikowano ważny motyw funkcjonalny w pętlach. Weryfikujemy weryfikujemy nasze symulacje procesu fałdowania, porównując je z danymi eksperymentalnymi z danymi eksperymentalnymi dotyczącymi funkcjonalnego fałdowania TMB. Dostępny jest serwer internetowy transFold, który wyświetla przewidywane kontakty i lokalizacje dla sekwencji przewidywanych do utworzenia TMB. sekwencji przewidywanych do utworzenia TMB. --- W tym badaniu proponujemy nowatorską metodę przewidywania dostępnych dla rozpuszczalnika powierzchni reszt transbłonowych. Zarówno dla transbłonowej alfa-helisy, jak i beta-beczki, współczynniki korelacji między przewidywanymi i obserwowanymi dostępnymi polami powierzchni wynoszą około 0,65. Na podstawie przewidywanych dostępne pola powierzchni, reszty wystawione na działanie środowiska lipidowego lub zakopane wewnątrz białka można zidentyfikować za pomocą pewnych progów odcięcia. Przeprowadziliśmy dokładnie zbadaliśmy nasze podejście w oparciu o różne definicje dostępnych powierzchni i różnych zestawach parametrów kontrolnych. Biorąc pod uwagę, że że eksperymentalne określenie struktury białek błonowych jest bardzo trudne a białka błonowe są w rzeczywistości obfite w naturze, nasze podejście jest przydatne do teoretycznego modelowania trzeciorzędowych struktur białek błonowych, w szczególności w szczególności do modelowania montażu domen transbłonowych. Podejście to może być wykorzystane do adnotacji białek błonowych w proteomach, aby zapewnić dodatkowe informacje strukturalne i funkcjonalne. informacji strukturalnych i funkcjonalnych. --- Białka błony zewnętrznej (OMP) to białka transmembranowe znajdujące się w błonie zewnętrznej bakterii Gram-ujemnych, mitochondriach i plastydach. błonach bakterii Gram-ujemnych, mitochondriach i plastydach. Większość metod przewidywania koncentrowała się na analogicznych cechach, takich jak naprzemienna hydrofobowość wzory. Tutaj wychodzimy od spostrzeżenia, że prawie wszystkie beta-baryłkowe OMP są spokrewnione przez wspólne pochodzenie. Identyfikujemy białka jako OMP, wykrywając ich ich homologiczne relacje ze znanymi OMP przy użyciu podobieństwa sekwencji. Biorąc pod uwagę sekwencję wejściową sekwencji, HHomp buduje profilowy ukryty model Markowa (HMM) i porównuje go z bazą danych bazą danych OMP poprzez porównanie parami HMM, integrując przewidywania OMP przez PROFtmb. Kluczowym składnikiem jest baza danych OMP, która zawiera profilowe HMM dla ponad 20 000 domniemanych sekwencji OMP. Zostały one zebrane za pomocą wyczerpującą, przechodnią metodą wykrywania homologii HHsenser, zaczynając od 23 reprezentatywnych OMP w bazie danych PDB. W teście porównawczym na TransportDB, HHomp wykrywa 63,5% wyników prawdziwie pozytywnych przed uwzględnieniem pierwszego wyniku fałszywie pozytywnego. To o 70% więcej niż PROFtmb, cztery razy więcej niż BOMP i 10 razy więcej niż TMB-Hunt. W Escherichia coli, HHomp identyfikuje 57 z 59 znanych OMP i prawidłowo przypisuje je do ich podgrup funkcjonalnych. HHomp jest dostępny pod adresem http://toolkit.tuebingen.mpg.de/hhomp. --- Niniejsza praca opisuje rozwój programu, który przewiduje, czy sekwencja polipeptydowa sekwencja polipeptydowa z bakterii Gram-ujemnej jest integralną beta-baryłką białkiem błony zewnętrznej. Program, nazwany beta-barrel Outer Membrane Outer Membrane Predictor (BOMP), opiera się na dwóch oddzielnych komponentach do rozpoznawania integralnych białek beta-baryłkowych. Pierwszym składnikiem jest wzór C-końcowy typowy dla wielu integralnych białek beta-baryłkowych. Drugi składnik oblicza wynik integralnej beta-beczki sekwencji w oparciu o stopień, w jakim sekwencja zawiera odcinki aminokwasów. sekwencja zawiera odcinki aminokwasów typowe dla transbłonowych beta-pasm. Stwierdzono, że precyzja przewidywań wynosiła 80%, a wartość przywołania 88% podczas testowania na białkach z adnotacjami SwissProt dotyczącymi subkomórkowej Escherichia coli K 12 (788 sekwencji) i Salmonella typhimurium (366 sekwencji). (366 sekwencji). Po przetestowaniu na przewidywanym proteomie E. coli, BOMP znalazł 103 z całkowitej liczby 4346 sekwencji polipeptydowych, które mogą być integralnymi beta-baryłkami białka. Spośród nich, 36 zostało uznanych przez BLAST za niepodobne (wynik E-value < 1e-10) do białek z przypisaną lokalizacją subkomórkową w SwissProt. BOMP przewidywał, że zawartość integralnych beta-beczek w przewidywanym proteomie 10 różnych bakterii w zakresie od 1,8 do 3%. BOMP jest dostępny pod adresem http://www.bioinfo.no/tools/bomp. --- Przezbłonowe białka beta-baryłkowe (TMB) są osadzone w błonie zewnętrznej bakterii Gram-ujemnych, mitochondriów i chloroplastów. Lokalizacja komórkowa i funkcjonalna różnorodność białek błony zewnętrznej beta-barrel czyni je ważną klasę białek. Obecnie bardzo niewiele niehomologicznych struktur TMB zostało określonych za pomocą dyfrakcji rentgenowskiej z powodu eksperymentalnych trudności napotkanych w krystalizacji białek transmembranowych (TM). Serwer transFold wykorzystuje potencjały statystyczne par reszt międzypasmowych pochodzące z białek globularnych (nie zewnątrzbłonowych) do przewidywania struktury supersekundarnej TMB. W przeciwieństwie do wszystkich poprzednich podejść, transFold nie nie wykorzystuje metod uczenia maszynowego, takich jak ukryte modele Markowa lub sieci neuronowe. sieci neuronowe; zamiast tego transFold wykorzystuje gramatykę atrybutów S z wieloma taśmami do opisu wszystkie potencjalne konformacje, a następnie stosuje programowanie dynamiczne w celu określenia globalnego minimum energetycznego struktury supersekrecyjnej. Serwer internetowy transFold nie tylko nie tylko przewiduje strukturę drugorzędową i topologię TMB, ale jest jedyną metodą, która dodatkowo przewiduje orientację łańcucha bocznego transmembranowych reszt beta-strand reszt, kontakty między resztami nici i nachylenie nici beta TM względem błony. w stosunku do błony. Program transFold obecnie przewyższa wszystkie inne metody pod względem dokładności pod względem dokładności przewidywania struktury beta-beczki. Dostępny pod adresem http://bioinformatics.bc.edu/clotelab/transFold. --- Zewnętrzne białka błonowe typu beta-barrel stanowią jedną z dwóch znanych klas klas strukturalnych białek błonowych. Podczas gdy istnieje kilka różnych internetowych predyktorów dla alfa-helikalnych białek błonowych, obecnie nie ma swobodnie dostępnej metody przewidywania dla beta-baryłkowych białek błonowych, przynajmniej z akceptowalnym poziomem dokładności. Przedstawiamy tutaj serwer internetowy (PRED-TMBB, http://bioinformatics.biol.uoa.gr/PRED-TMBB), który jest w stanie przewidzieć pasm transmembranowych i topologii beta-baryłkowych białek błony zewnętrznej bakterii Gram-ujemnych. Metoda opiera się na ukrytym modelu Markowa, wytrenowanym zgodnie z kryterium Conditional Maximum Likelihood. Model został ponownie wytrenowany, a zestaw treningowy zawiera teraz 16 niehomologicznych białek błony zewnętrznej ze strukturami znanymi w rozdzielczości atomowej. Użytkownik może przesłać jedną sekwencję sekwencję na raz i ma możliwość wyboru między trzema różnymi metodami dekodowania. metod dekodowania. Serwer podaje przewidywaną topologię danego białka, wynik wskazujący prawdopodobieństwo, że białko jest błoną zewnętrzną beta-baryłkowym, prawdopodobieństwo następcze dla przewidywanej nici transmembranowej oraz graficzną reprezentację zakładanego położenia nici w odniesieniu do dwuwarstwy lipidowej. --- Istnieją wstępne dowody eksperymentalne wskazujące, że główne białko błony zewnętrznej (MOMP) białko błony zewnętrznej (MOMP) Chlamydia jest poriną. Przetestowaliśmy tę hipotezę dla MOMP mysiego serotypu zapalenia płuc Chlamydia trachomatis przy użyciu dwóch metod przewidywania struktury drugorzędowej. Po pierwsze, algorytm, który oblicza średniej hydrofobowości jednej strony domniemanych pasm beta przewidywał pozycje 16 segmentów transmembranowych, struktury wspólnej dla znanych porin. Po drugie, zewnętrzne pętle typowe dla porin zostały przypisane przy użyciu sztucznej sieci neuronowej przeszkolonej do przewidywania topologii bakteryjnych białek błony zewnętrznej z przewagą pasm beta. Model topologiczny oparty na tych wynikach lokalizuje cztery zmienne domeny (VD) MOMP na zewnętrznych pętlach i pięć stałych domen na pasmach beta i zakrętach peryplazmatycznych. Model ten jest zgodny z analizą genetyczną oraz danymi immunologicznymi i biochemicznymi, które wskazują, że VDs są eksponowane na powierzchni. Ponadto wykazuje znaczną homologię z programem FORESST, który porównuje proponowaną strukturę drugorzędową z zestawem danych strukturę drugorzędową z zestawem danych 349 białek o znanej strukturze. Analiza MOMP innych gatunków chlamydii potwierdziła nasz przewidywany model. model. --- Białka transbłonowe (TM) stanowią około 20-30% sekwencji białkowych u wyższych eukotów. wyższych eukariontów, odgrywając ważną rolę w szeregu funkcji komórkowych. Co więcej, wiedza na temat topologii tych białek często dostarcza kluczowych wskazówek dotyczących ich funkcji. Ze względu na trudności w eksperymentalnym białek TM, teoretyczne metody przewidywania są wysoce w identyfikacji topologii nowo odkrytych białek zgodnie z ich sekwencjami pierwotnymi. sekwencji pierwotnych, przydatne zarówno w badaniach podstawowych, jak i w odkrywaniu leków. W niniejszym artykule, w oparciu o koncepcję składu pseudoaminokwasowego (PseAA), który może może zawierać informacje o kolejności sekwencji białka, aby znacznie zwiększyć moc modeli dyskretnych (Chou, K. C., Proteins: Structure, Function, and Genetics, 2001, 43: 246-255), automaty komórkowe i złożoność Lempel-Ziv Lempel-Ziv są wprowadzane w celu przewidywania regionów TM integralnych białek błonowych białek błonowych, w tym zarówno alfa-helikalnych, jak i beta-beczułkowych białek błonowych, zweryfikowane przez test jackknife. Uzyskany w ten sposób wynik jest dość obiecujący, co wskazuje, że obecne podejście może być potencjalnym narzędziem o wysokiej przepustowości w erze postgenomicznej. narzędziem w erze postgenomowej. Kod źródłowy i zbiór danych są dostępne dla dla użytkowników akademickich pod adresem liml@scu.edu.cn. --- Dokładne przewidywanie struktury białek pozostaje aktywnym celem badań w bioinformatyce. bioinformatyki. Białka błonowe stanowią około 20% większości genomów. Są one jednak słabo uchwytnymi celami eksperymentalnego określania struktury. struktury. Ich analiza z wykorzystaniem bioinformatyki stanowi zatem ważny wkład w ich bieżące badania. Wykorzystując metodę opartą na sieciach bayesowskich, która zapewnia elastyczne i potężne ramy dla wnioskowania statystycznego, my zajęliśmy się rozróżnianiem białek błonowych od niebłonowych. białek. Metoda ta z powodzeniem identyfikuje prokariotyczne i eukariotyczne alfa-helikalne białka błonowe z dokładnością 94,4%, białka beta-baryłkowe z dokładnością 72,4%. i rozróżnia różne białka niebłonowe z dokładnością 85,9%. dokładnością. Przedstawiona tutaj metoda jest ważnym potencjalnym postępem w obliczeniowej analizie struktury białek błonowych. Stanowi ona użyteczne narzędzie do charakterystyki białek błonowych z szeroką gamą potencjalnych zastosowaniach. --- Białka błonowe, które stanowią około 20% większości genomów, tworzą dwie główne klasy główne klasy: alfa-helikalne i beta-beczkowe białka transmembranowe. Wykorzystując metody oparte na sieciach bayesowskich, potężne podejście do wnioskowania statystycznego wnioskowania statystycznego, staraliśmy się zająć przewidywaniem topologii beta-beczki. The predyktor topologii beta-beczki zgłasza dokładność poszczególnych nici na poziomie 88,6%. Przedstawiona tutaj metoda stanowi potencjalnie ważny postęp w obliczeniowym określaniu topologii białek błonowych. --- TŁO: Białka transmembranowe beta-baryłkowe (bbtm) są funkcjonalnie ważna i zróżnicowana grupa białek wyrażanych w zewnętrznych błonach bakterii (zarówno Gram-ujemnych, jak i Gram-dodatnich), mitochondriach i chloroplastach. chloroplastów. Pomimo ostatnich publikacji opisujących rozsądne poziomy dokładności w rozróżnianiu białek bbtm od innych białek, badania przesiewowe całych genomów pozostają kłopotliwe. całych genomów pozostaje kłopotliwe, ponieważ cząsteczki te stanowią jedynie niewielką niewielką część badanych sekwencji. W związku z tym nadal potrzebne są nowe metody zdolne do wykrywania nowych rodzin białek bbtm w różnych genomach. WYNIKI: Przedstawiamy TMB-Hunt, program wykorzystujący algorytm k-najbliższych sąsiadów (k-NN) algorytm do rozróżniania białek bbtm i nie-bbtm na podstawie ich składu aminokwasowego. ich składu aminokwasowego. Poprzez uwzględnienie różnie ważonych aminokwasów, informacje ewolucyjne i kalibrując punktację, osiągnięto dokładność 92,5%, z czułością 91% i czułością 91%. przy 91% czułości i 93,8% pozytywnej wartości predykcyjnej (PPV), przy użyciu rygorystycznej procedury walidacji krzyżowej. Główną zaletą tego podejścia jest to, że ponieważ nie opiera się ono na wykrywaniu nici beta, nie wymaga rozwiązanych struktur, a tym samym można wykorzystać większe, bardziej reprezentatywne zestawy treningowe. bardziej reprezentatywne. Uważa się zatem, że podejście to będzie nieocenione w uzupełnienie innych metod opartych na fizykochemii i homologii. Zostało to przez prawidłowe przypisanie wielu białek, których nie udało się sklasyfikować innym predyktorom. predyktory nie sklasyfikowały. Wykorzystaliśmy algorytm do zbadania kilku genomów i omówiliśmy nasze wyniki. genomów i omówiliśmy nasze wyniki. WNIOSEK: TMB-Hunt osiąga poziom dokładności przewidywania lepszy niż inne dotychczas opublikowane podejścia. podejścia opublikowane do tej pory. Wyniki zostały znacznie poprawione dzięki wykorzystaniu informacji ewolucyjnych i systemu kalibracji punktacji k-NN. Ponieważ program program wykorzystuje odrębne podejście do innych dyskryminatorów, a tym samym a tym samym ma inne zobowiązania, wierzymy, że wniesie znaczący wkład w rozwój konsensusowego podejścia do wykrywania białek bbtm. wykrywania białek bbtm. --- Wiele białek błony zewnętrznej (OMP) bakterii Gram-ujemnych posiada znane trójwymiarowe (3D) struktury beta-baryłkowe. Białka te, w tym poriny transbłonowe tworzące kanały, mają zróżnicowaną sekwencję, ale wykazują wspólne cechy strukturalne. cechy strukturalne. Przedstawiamy tutaj analizy obliczeniowe sześciu białek błony zewnętrznej białek błony zewnętrznej o znanych strukturach 3D w odniesieniu do (1) struktury drugorzędowej, (2) hydropatii i (3) amfipatyczności. Wykorzystując te cechy, jak również obecność N-końcowej sekwencji celującej, opracowano program umożliwiający przewidywanie integralnych błonowych białek beta-baryłkowych kodowanych w dowolnym całkowicie zsekwencjonowanego genomu prokariotycznego. Program ten, określany jako beta-barrel finder (BBF), został użyty do analizy białek kodowanych w genomie Escherichia coli. Spośród 4290 zbadanych sekwencji, 118 (2,8%) zostało sekwencji. Spośród nich prawie wszystkie znane białka błony zewnętrznej o ustalonej strukturze struktury beta-beczki, jak również wiele prawdopodobnych białek błony zewnętrznej. zidentyfikowano wiele prawdopodobnych białek błony zewnętrznej. Program ten powinien być przydatny do przewidywania występowania białek błony zewnętrznej białek błony zewnętrznej u bakterii z całkowicie zsekwencjonowanymi genomami. --- Białka β-baryłkowe błony zewnętrznej różnią się od α-helikalnych białek błony wewnętrznej w środowisku lipidowym, strukturze drugorzędowej i proponowanych procesach fałdowania i wstawiania. Rozsądne jest oczekiwanie, że białka błony zewnętrznej mogą zawierać informacje o sekwencji pierwotnej specyficzne dla ich składania i wstawiania zachowanie. W poprzedniej pracy, potencjał insercji zależny od głębokości, E(z) , został dla α-helikalnych białek błony wewnętrznej. Wygenerowaliśmy równoważny potencjał potencjał dla białek β-baryłkowych TM. Podobieństwa i różnice między te dwa potencjały zapewniają wgląd w unikalne aspekty fałdowania i wstawiania białek błonowych β-baryłek. Potencjał ten może przewidywać orientację w błonie i identyfikować funkcjonalne reszty zaangażowane w interakcje międzycząsteczkowe. interakcje międzycząsteczkowe. --- Opracowaliśmy nowe podejście do analizy transmembranowych białek beta-baryłkowych (TMB) w sekwencjach genomowych. Jego cechy obejmują (i) identyfikację TMB przy użyciu preferencji par reszt w białkach globularnych, przezbłonowych helikalnych (TMH) i TMB, (ii) eliminację białek globularnych/TMH które wykazują identyczność sekwencji większą niż 70% dla pokrycia 80% reszt ze znanymi strukturami, (iii) eliminacja białek globularnych/TMH, które mają identyczność sekwencji ponad 60% ze znanymi sekwencjami w SWISS-PROT, oraz (iv) wykluczenie białek TMH przy użyciu SOSUI, systemu przewidywania dla białek TMH. Nasze podejście wykryło 7% TMB we wszystkich rozważanych genomach. Porównanie między zidentyfikowanymi TMB w genomie E. coli a dostępnymi danymi eksperymentalnymi wykazało, że nowe podejście może poprawnie zidentyfikować wszystkie 11 znanych TMB, których struktury krystaliczne są dostępne. Ponadto ujawniło obecność 19 TMB o homologii ze znanymi strukturami, 60 TMB podobnych do dobrze opisanych sekwencji i 54 TMB o homologii ze znanymi strukturami. sekwencjami i 54 TMB, które mają wysokie podobieństwo sekwencji do białek beta-barrel Escherichia coli zdeponowanymi w bazie danych klasyfikacji transportu (TCDB). Co ciekawe, obecne podejście zidentyfikowało TMB ze wszystkich 15 rodzin w TCDB. W ludzkim genomie występowanie TMB waha się od 0 do 3% w różnych chromosomach. chromosomach. Sugerujemy, że nasze podejście może doprowadzić do kroku naprzód w rozwoju genomiki strukturalnej i funkcjonalnej. --- TŁO: Ukryte modele Markowa (HMM) były szeroko stosowane w obliczeniowej biologii molekularnej biologii molekularnej do modelowania sekwencji białek i kwasów nukleinowych. nukleinowych. W wielu zastosowaniach, takich jak przewidywanie topologii białek transmembranowych przewidywanie topologii białek transmembranowych, włączenie ograniczonej ilości informacji dotyczących topologii, wynikających z eksperymentów biochemicznych, okazało się bardzo użyteczną strategią strategia, która znacznie zwiększyła wydajność nawet najwyżej punktowanych metod. metod. Jednak nie ma jasnego i formalnego wyjaśnienia algorytmów, które zachowuje zachowujące probabilistyczną interpretację modeli. literaturze. WYNIKI: Przedstawiamy tutaj prostą metodę, która pozwala na włączenie wcześniejszych informacji topologicznych dotyczących sekwencji. informacji topologicznych dotyczących sekwencji, podczas gdy w tym samym czasie HMM zachowują swoją pełną interpretację probabilistyczną w kategoriach prawdopodobieństw warunkowych. prawdopodobieństwa. Przedstawiamy modyfikacje standardowych algorytmów Forward i Backward algorytmów HMM, a także pokazujemy wyraźnie, jak wiarygodne przewidywania mogą dzięki tym modyfikacjom, przy użyciu wszystkich obecnie dostępnych algorytmów dekodowania HMM. dekodowania HMM. Podobna procedura może być stosowana w procedurze uczenia, mającej na celu w celu optymalizacji etykiet klas HMM, szczególnie w przypadkach takich jak białka transmembranowe, w których etykiety segmentów rozprzestrzeniających błonę są z natury błędnie umieszczone. Przedstawiamy zastosowanie tego podejścia, opracowując metodę do przewidywania regionów transbłonowych alfa-helikalnych białek membranowych, wytrenowaną na krystalograficznie rozwiązanych danych. Pokazujemy, że metoda ta wypada porównuje się z już ustalonymi algorytmami przedstawionymi w literaturze i jest niezwykle przydatna w praktycznych zastosowaniach. jest niezwykle przydatna w praktycznych zastosowaniach. WNIOSKI: Przedstawione algorytmy można łatwo zaimplementować w dowolnym rodzaju ukrytego modelu Markowa. Ukrytym Modelu Markowa, podczas gdy metoda predykcji (HMM-TM) jest swobodnie dostępna dla użytkowników akademickich pod adresem http://bioinformatics.biol.uoa.gr/HMM-TM, oferując najbardziej zaawansowane obecnie dostępne opcje dekodowania. --- Opracowano nową metodę modelowania i przewidywania regionów transmembranowych białek błonowych białek błonowych typu beta-barrel. Opiera się ona na ukrytym modelu Markowa (HMM) z architekturą zgodną z zasadami budowy tych białek. o architekturze zgodnej z zasadami budowy tych białek. HMM jest trenowany i testowany na nieredundantnym zestawie 11 białek błonowych beta-barrel znanych do tej pory do tej pory w rozdzielczości atomowej za pomocą procedury jack-knife. W rezultacie metoda poprawnie lokalizuje 97% ze 172 transmembranowych beta-pasm. Spośród 11 białek, rozmiar beczki dla dziesięciu białek i ogólna topologia dla siedmiu białek są siedmiu białek. Dodatkowo, z powodzeniem przypisuje całą topologię dla dwóch nowych białek błonowych beta-barrel, które nie mają znaczącej sekwencji homologii sekwencji do 11 białek. Przewidywana topologia dla dwóch kandydatów na beta-beczki zewnętrznej błony mitochondrialnej jest również przedstawiona w artykule. w artykule. --- TŁO: Alfa-helikalne białka transmembranowe (TM) są zaangażowane w szeroki zakres ważnych procesów biologicznych, takich jak szereg ważnych procesów biologicznych, takich jak sygnalizacja komórkowa, transport transport cząsteczek nieprzepuszczalnych dla błon, komunikacja komórka-komórka, rozpoznawanie komórek i adhezja komórek. adhezja komórek. Wiele z nich jest również głównymi celami leków i szacuje się, że szacuje się, że ponad połowa wszystkich leków dostępnych obecnie na rynku jest ukierunkowana na białka błonowe. Jednak ze względu na trudności eksperymentalne związane z uzyskaniem wysokiej jakości kryształów kryształów, ta klasa białek jest niedostatecznie reprezentowana w strukturalnych bazach danych. strukturalnych. W przypadku braku danych strukturalnych, metody przewidywania oparte na sekwencji pozwalają na zbadanie topologii białka TM. WYNIKI: Przedstawiamy oparty na maszynie wektorów nośnych (SVM) predyktor topologii białek TM który integruje zarówno przewidywanie peptydu sygnałowego, jak i helisy re-entrant, z pełną walidacją krzyżową na nowym zbiorze danych 131 sekwencji o znanych strukturach krystalicznych. znanymi strukturami krystalicznymi. Metoda osiąga dokładność przewidywania topologii na poziomie 89%, podczas gdy peptydy sygnałowe i helisy reentrant są przewidywane z dokładnością odpowiednio 93% i 44%. dokładnością. Dodatkowa maszyna SVM wyszkolona do rozróżniania białek białek globularnych i TM wykryła zero wyników fałszywie dodatnich, przy niskim wskaźniku wyników fałszywie ujemnym na poziomie 0,4%. Przedstawiamy wyniki zastosowania tych narzędzi do wielu kompletnych genomach. Kod źródłowy, zestawy danych i serwer internetowy są swobodnie dostępne na stronie http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/. WNIOSEK: Wysoka dokładność przewidywania topologii TM, która obejmuje wykrywanie zarówno peptydów sygnałowych, jak i heliksów re-entrant, w połączeniu ze zdolnością do skutecznego rozróżniania białek TM i białek globularnych, czyni tę metodę idealnie nadaje się do adnotacji całego genomu alfa-helikalnych białek transmembranowych białek transbłonowych. --- Przewidywanie powierzchni dostępnej dla rozpuszczalnika (ASA) reszt transbłonowych (TM) ma ogromne znaczenie dla badaczy eksperymentalnych w celu wyjaśnienia różnych procesów fizjologicznych. Reszty TM dzielą się na dwie główne klasy strukturalne klasy strukturalne (białko błonowe α-helisy i białko błonowe β-beczki). Zgłoszone modele przewidywania modele przewidywania ASA zostały opracowane dla tych dwóch typów reszt TM odpowiednio. Uniemożliwia to jednak ogólne zastosowanie tych metod, ponieważ nie można określić, który model jest odpowiedni dla danej reszty TM bez informacji o jej typie. Aby przezwyciężyć to ograniczenie, opracowaliśmy nowy model obliczeniowy, który można wykorzystać do przewidywania ASA zarówno α-helisy TM jak i reszt β-beczki. Model został opracowany na podstawie 78 łańcuchów białek błonowych α-helisy i 24 β-baryłkowych białek błonowych. Jego zdolność przewidywania została oceniona metodą metodą walidacji krzyżowej, a jego wynik przewidywania na niezależnym zestawie testowym 20 łańcuchów białek błonowych. Wyniki pokazują, że nasz model działa dobrze dla obu typów reszt TM i przewyższa inny model predykcyjny, który został opracowany dla określonego typu reszt TM. Wyniki predykcji również dowiodły również, że model losowego lasu uwzględniający wynik konserwacji jest skutecznym podejściem obliczeniowym opartym na sekwencji do przewidywania rozpuszczalnika ASA reszt TM. --- Przedstawiamy grafowo-teoretyczny model do przewidywania struktury supersekundowej transmembranowych białek β-baryłkowych - szczególnej klasy białek, które pełnią różne ważne funkcje, ale trudno jest określić ich strukturę za pomocą metod eksperymentalnych. Ten model ab initio rozwiązuje problem fałdowania białka w oparciu o minimalizację pseudoenergii przy pomocy prostego filtru filtru probabilistycznego. Pozwala on również na określenie struktur, których beczka podąża za daną permutacją w układzie pasm β i pozwala na szybkie odróżnienie transmembranowych beleczek β od innych rodzajów białek. Model jest dość dokładny, solidny i może być bardzo wydajnie uruchamiany na komputerach typu PC komputerach typu PC, dzięki czemu okazuje się przydatny do badań przesiewowych genomu. --- Metoda oparta na sieciach neuronowych jest trenowana i testowana na nieredundantnym zestawie białek błonowych znanych w rozdzielczości atomowej z procedurą jackknife procedura. Metoda przewiduje topografię transmembranowych nici beta z dokładnością dokładnością aż 78%, gdy jako dane wejściowe wykorzystywane są informacje ewolucyjne. do sieci. Spośród transmembranowych nici beta zawartych w zestawie treningowym, 93% zostało poprawnie przypisanych. Predyktor zawiera algorytm optymalizacji modelu optymalizacji modelu, oparty na programowaniu dynamicznym, który poprawnie modeluje osiem z 11 białek obecnych w zestawie treningowym/testowym. Ponadto topologia białka jest przypisywana na podstawie lokalizacji najdłuższych pętli w modelach. w modelach. Proponujemy to jako ogólną metodę wypełnienia luki w przewidywaniu białek błonowych białek błonowych typu beta-barrel. --- W tym artykule opisano metodę opracowaną do przewidywania regionów transbłonowych regionów beta-baryłkowych w białkach błonowych przy użyciu technik uczenia maszynowego: sztucznej sieci neuronowej (ANN) i maszyny wektorów nośnych (SVM). Sieć neuronowa użyta w tym badaniu jest siecią neuronową typu feed-forward ze standardowym algorytmem uczenia wstecznego. algorytmem szkoleniowym. Dokładność metody opartej na ANN znacznie się poprawiła, z 70,4% do 80,5%, gdy informacje ewolucyjne zostały dodane do pojedynczej sekwencji. sekwencji jako wielokrotne dopasowanie sekwencji uzyskane z PSI-BLAST. Opracowaliśmy również również metodę opartą na SVM wykorzystującą sekwencję pierwotną jako dane wejściowe i osiągnęliśmy dokładność na poziomie 77,4%. Model SVM został zmodyfikowany poprzez dodanie 36 parametrów fizykochemicznych parametrów fizykochemicznych do informacji o sekwencji aminokwasów. Wreszcie, metody oparte na ANN i SVM w celu wykorzystania pełnego potencjału obu technik. Dokładność dokładność i współczynnik korelacji Matthewsa (MCC) SVM, ANN i metody łączonej metody łączonej wynoszą odpowiednio 78,5%, 80,5% i 81,8% oraz 0,55, 0,63 i 0,64, odpowiednio. Metody te zostały wytrenowane i przetestowane na nieredundantnym zestawie danych 16 białek, a wydajność została oceniona przy użyciu "leave one out walidacji krzyżowej" (LOOCV). Na podstawie tych badań opracowaliśmy serwer internetowy, TBBPred, do przewidywania transbłonowych regionów beta-baryłkowych w białkach (dostępny pod adresem pod adresem http://www.imtech.res.in/raghava/tbbpred). --- TŁO: Ukryte modele Markowa (HMM) są szeroko stosowane w obliczeniowej biologii molekularnej, do modelowania biologii molekularnej do modelowania sekwencji białek i kwasów nukleinowych. nukleinowych. Projektowanie architektury modelu i algorytmów estymacji i dekodowania parametrów i dekodowania są niezwykle ważne dla poprawy wydajności HMM. HMM. W przewidywaniu topologii transmembranowych białek beta (TMB), algorytm algorytm Bauma-Welcha jest szeroko stosowany do uczenia HMM, ale zwykle prowadzi do nieoptymalnego modelu w praktyce. Ponadto, wszystkie istniejące predyktory są zaprojektowane tylko do modelowania segmentu transmembranowego bez podmodelu do modelowania peptydu sygnałowego (SP) dla sekwencji o pełnej długości. Nie jest to wygodne dla użytkowników do badania struktur sekwencji TMB o pełnej długości. WYNIKI: Przedstawiamy tutaj HMM, który łączy submodel beczki transmembranowej i submodel SP dla przewidywania topologii i SP. Nowy algorytm genetyczny (GA) do trenowania modelu, a jednocześnie algorytm algorytm Posterior-Viterbi do dekodowania. Zestaw danych obejmujący 33 TMB który jest jak dotąd najliczniejszy w literaturze, został zebrany do szkolenia i testowania modelu. testowania. Wyniki testów samokonsystencji i jackknife pokazują, że GA ma lepszą lepszą wydajność globalną niż algorytm Bauma-Welcha. Wyniki testów jackknife pokazują, że metoda ta działa lepiej niż wszystkie dobrze znane istniejące metody przewidywania topologii. przewidywania topologii. Ponadto zapewnia funkcję przewidywania SP w sekwencjach sekwencjach TMBs o pełnej długości z dość dużą dokładnością. WNIOSKI: Pokazujemy, że nasza połączona metoda oparta na HMM jest lepszym wyborem do przewidywania topologii TMB. TMB, która implementuje przewidywanie topologii z wyższą dokładnością i dodatkowym przewidywaniem dokładnością i dodatkowymi przewidywaniami SP dla sekwencji TMB o pełnej długości. --- Białka błony zewnętrznej (OMP) to beta-baryłkowe białka błonowe, które pełnią wiele funkcji biologicznych. Odróżnienie OMP od innych białek niebędących OMP jest bardzo ważnym zadaniem dla zrozumienia niektórych procesów biochemicznych. W tym badaniu, metoda łącząca przyrost różnorodności ze zmodyfikowanym dyskryminantem Mahalanobisa, zwana IDQ Mahalanobisa, zwana IDQD, została przedstawiona w celu przewidywania 208 OMP, 206 białek transbłonowych białek transbłonowych (TMHP) i 673 białek globularnych (GP) przy użyciu pseudo Chou jako parametrów. Ogólna dokładność walidacji krzyżowej wynosi odpowiednio 93,2% i 96,1% dla trzech zestawów danych (OMP, TMHP i GP) i dwóch zestawów danych (OMP i non-OMP). Te przewidywane wyniki sugerują, że metoda może być skutecznie stosowana do rozróżniania OMP, TMHP i GP. Wskazuje to również, że skład pseudoaminokwasowy może lepiej lepiej odzwierciedlać podstawową cechę białek błonowych niż klasyczny skład aminokwasowy. niż klasyczny skład aminokwasowy. --- W celu zaproponowania wiarygodnego modelu topologii porin Brucella, kilka metody przewidywania struktury zostały ocenione pod kątem ich zdolności do przewidywania topologii porin topologii. Cztery poriny o znanej strukturze wybrano jako przypadki testowe i określono ich strukturę drugorzędową. i określono ich strukturę drugorzędową. Specyficzność i czułość 11 metod zostały ocenione oddzielnie. Nasza krytyczna ocena pokazuje, że niektóre metody struktury drugorzędowej (PHD, Dsc, Sopma) pierwotnie zaprojektowane do przewidywania struktury białek globularnych są przydatne w przewidywaniu topologii porin. Ogólnie najlepsze przewidywanie uzyskuje się przez połączenie tych trzech "ogólnych" metod z techniką przewidywania transbłonowej nici beta. Ta "konsensusowa" metoda została zastosowana do porin Brucella Omp2b i Omp2a, które nie mają homologii sekwencji z żadną inną poriną. z żadną inną poriną. Przewidywana topologia to 16-nitkowa antyrównoległa beta z Omp2a wykazującą wyższą liczbę ujemnie naładowanych reszt w odsłoniętych pętlach niż Omp2b. Trwają eksperymenty mające na celu walidację proponowanej topologii i hipotez funkcjonalnych. topologię i hipotezy funkcjonalne. Zdolność proponowanej metody konsensusu do przewidywania topologii złożonego białka błony zewnętrznej jest pokrótce omówiona.
Jakie są metody obliczeniowe do przewidywania białek transbłonowych typu beta-barrel?
Opracowano narzędzia obliczeniowe do rozróżniania białek transbłonowych typu beta-barrel, przewidywania topologii i przewidywania ich cech strukturalnych.
Początkowe metody opracowane do przewidywania transmembranowych nici beta opierały się na analizie hydrofobowości, przy użyciu przesuwnych okien wzdłuż sekwencji, w celu uchwycenia naprzemiennych wzorów hydrofobowo-hydrofilowych reszt nici transmembranowych lub przy użyciu uogólnionych metod przewidywania struktury drugorzędowej. Inne podejścia obejmowały konstrukcję specjalnych reguł empirycznych wykorzystujących skłonności aminokwasów i wcześniejszą wiedzę o strukturalnej naturze białek, a także opracowanie predyktorów opartych na sieciach neuronowych w celu przewidywania położenia atomów alfa-węgla w odniesieniu do błony. W ciągu ostatnich kilku lat pojawiły się inne, bardziej wyrafinowane metody, w tym: Sieci Neuronowe, Ukryte Modele Markowa, Maszyny Wektorów Wsparcia, k-Najbliższych Sąsiadów, Radialne Funkcje Bazowe, Sieci Bayesa, Algorytmy Genetyczne, Funkcje Dyskryminacyjne Mahalanobisa, Automaty Komórkowe, N-to-1 Ekstremalne Maszyny Uczące się. Metody oparte na ukrytych modelach Markowa są jednymi z najbardziej skutecznych w przewidywaniu topologii, ponieważ są w stanie uchwycić unikalną architekturę białek transbłonowych typu beta-barrel. Metody konsensusu, a także potoki kilku powiązanych narzędzi (np. przewidywanie lokalizacji subkomórkowej, przewidywanie alfa-helikalnych białek transbłonowych, przewidywanie peptydów sygnałowych / lipoprotein) są również wykorzystywane do rozróżniania białek transbłonowych beta-baryłkowych. Ostatnio opracowano szereg metod przewidywania bardziej szczegółowych cech strukturalnych (np. dostępności powierzchni, kontaktów reszt, a nawet szczegółowych atomowych modeli 3D) dostosowanych do białek transbłonowych beta-baryłkowych, opartych na funkcjach potencjału opartych na wiedzy, modelach grafów teoretycznych, modelach fizycznych i gramatykach atrybutów S z wieloma taśmami. Metody/narzędzia należące do wyżej wymienionych klas to (wymienione w kolejności alfabetycznej): BBF (beta-barrel finder), BETAWARE, BOCTOPUS, BOMP, BTMX (Beta barrel TransMembrane eXposure), HHomp, HMM-B2TMR, OMBBpred, PROFtmb, PRED-TMBB, TMB-Hunt, TBBPred, TMBETAPRED-RBF, TMBHMM, TransFold, TMBpro, TMBKNN, Wimley