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: 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. --- 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. --- Poriny prątków i inne beta-beczułkowe białka błony zewnętrznej są reprezentowane przez strukturę poriny MspA Mycobacterium smegmatis. Na podstawie istniejącej wiedzy na temat beta-beczkowych białek błony zewnętrznej, kilka najnowocześniejszych metod przewidywania metod przewidywania, jak również nowy wewnętrzny program (PROB) zostały zastosowano do systematycznej eksploracji przewidywanych proteomów Mycobacterium tuberculosis proteomów pod kątem potencjalnych struktur beta-baryłkowych. PROB umożliwił optymalizację parametrów optymalizację parametrów, jednocześnie działając z adaptacyjnym algorytmem do wykrywania białek beta-beczki błony zewnętrznej w wysoce rozbieżnych proteomach. W wyniku przewidywań, 114 białek zostało uznanych za struktury beta-baryłkowe. 40 z nich to białka PE-PPE, 8 białek Mce, 24 hipotetyczne, 11 prawdopodobnych białek błonowych, 10 transporterów, 4 lipoproteiny i 14 sklasyfikowanych jako inne. sklasyfikowanych jako inne. Zgodność między trzema predyktorami, PROB, TMB-Hunt i BOMP, była niska, przy czym tylko trzy białka (MT0318, MT0356 i MT2423) przewidywane przez te trzy. Ogólnie rzecz biorąc, zgłoszono 79 nowych białek, dla których nie przeprowadzono wcześniejszych dla których nie przeprowadzono wcześniejszych badań eksperymentalnych. Co najmniej 10 z nich ma wysoki potencjał bycia nie tylko eksponowanymi na powierzchnię, ale także służącymi jako domniemane kandydatów na szczepionki, jak określono w przewidywaniach in silico komórek CD4T MHC-II ograniczonych epitopów. --- 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. --- 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. --- PROFtmb przewiduje transmembranowe białka beta-baryłkowe (TMB) u bakterii Gram-ujemnych bakterii. Dla każdego białka, PROFtmb dostarcza zarówno wartość Z wskazującą wskazującą, że białko faktycznie zawiera błonę baryłkową, oraz czterostanowe czterostanowe znakowanie per-residue pasm skierowanych w górę i w dół, peryplazmatycznych spinki do włosów i pętle zewnątrzkomórkowe. Podczas gdy większość użytkowników przesyła pojedyncze białka o których wiadomo, że zawierają TMB, niektóre grupy przesyłają całe proteomy w celu sprawdzenia potencjalnych TMB. Czas odpowiedzi wynosi około 4 minut dla białka o długości 500 reszt. PROFtmb to oparty na profilu ukryty model Markowa (HMM) o architekturze odzwierciedlającej strukturę TMB. strukturę TMB. Dokładność dla każdej reszty na 8-krotnym zestawie testowym testowym wynosi 86%, podczas gdy dokładność dyskryminacji całych białek wynosiła 70 przy 60% pokryciu. pokrycie. Serwer internetowy PROFtmb zawiera cały kod źródłowy, dane treningowe i predykcje całych proteomów z 78 genomów bakterii Gram-ujemnych i jest dostępny bezpłatnie i bez rejestracji pod adresem http://rostlab.org/services/proftmb. --- 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. --- 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. --- Rozróżnienie białek błony zewnętrznej (OMP) od innych typów fałdowania białek globularnych i błonowych białek globularnych i błonowych jest ważnym zadaniem zarówno dla identyfikacji OMPs z sekwencji genomowych, jak i dla skutecznego przewidywania ich struktur drugo- i trzeciorzędowych. i trzeciorzędowych struktur. Opracowaliśmy metodę opartą na sieciach radialnych funkcji bazowych i profile macierzy punktacji specyficznej dla pozycji (PSSM) wygenerowane przez PSI-BLAST i nieredundantną bazę danych białek. Nasze podejście z profilami PSSM poprawnie przewidziało OMP z walidowaną krzyżowo dokładnością 96,4% w zestawie 1251 białek, które zawierają 206 OMP, 667 białek globularnych i 378 alfa-helikalne białka błony wewnętrznej. Ponadto, zastosowaliśmy naszą metodę na zawierającym 114 OMP, 187 białek TMH i 195 białek globularnych uzyskanych z mniej niż 20% identycznością sekwencji i uzyskaliśmy dokładność walidacji krzyżowej na poziomie 95%. Ta dokładność rozróżniania OMP jest wyższa niż w przypadku innych metod w literaturze. w literaturze, a nasza metoda może być stosowana jako skuteczne narzędzie do rozróżniania OMPs z sekwencji genomowych. Opracowaliśmy serwer predykcji, TMBETADISC-RBF, który jest dostępny pod adresem http://rbf.bioinfo.tw/~sachen/OMP.html. --- 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. --- Przedstawiono nową metodę identyfikacji białek błonowych typu beta-barrel. Opiera się ona na ukrytym modelu Markowa (HMM) o architekturze zgodnej z zasadami budowy tych białek. zasady budowy tych białek. Po wytrenowaniu HMM, wynik log-odds w stosunku do modelu zerowego jest używany do rozróżniania białek błonowych beta-barrel od innych białek. Metoda osiąga tylko 10% fałszywie dodatnich i fałszywie ujemnych w sześciokrotnej procedurze walidacji krzyżowej. Wyniki są korzystne w porównaniu z istniejącymi metodami. Metoda ta jest proponowana jako cenne narzędzie do szybkiego skanowania proteomów całkowicie zsekwencjonowanych organizmów w poszukiwaniu białek błonowych beta-barrel białek błonowych. --- 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. --- TŁO: Ze względu na swoją rolę receptorów lub transporterów, białka błonowe odgrywają kluczową rolę w wielu ważnych funkcjach biologicznych. W naszej pracy wykorzystaliśmy wnioskowanie gramatyczne (GI) do lokalizacji segmentów transmembranowych. Nasz proces GI jest opiera się w szczególności na wnioskowaniu w językach parzystoliniowych. WYNIKI: Uzyskaliśmy wartości bliskie 80% zarówno pod względem swoistości, jak i czułości. Do eksperymentów wykorzystano sześć zestawów danych, biorąc pod uwagę różne kodowania sekwencji wejściowych. dla sekwencji wejściowych. Kodowanie, które obejmuje zmiany topologii w sekwencji w sekwencji (od wewnątrz i na zewnątrz membrany do niej i odwrotnie) pozwoliło nam uzyskać najlepsze wyniki. Oprogramowanie to jest publicznie dostępne pod adresem: http://www.dsic.upv.es/users/tlcc/bio/bio.html WNIOSEK: Porównaliśmy nasze wyniki z innymi dobrze znanymi metodami, które uzyskują nieco lepszą precyzję. nieco lepszą precyzję. Praca ta pokazuje jednak, że możliwe jest zastosowanie technik techniki wnioskowania gramatycznego w efektywny sposób do rozwiązywania problemów bioinformatycznych.
Jakie są narzędzia obliczeniowe do przewidywania białek transbłonowych typu beta-barrel?
Narzędzia obliczeniowe do przewidywania białek transmembranowych beta-barrel (TMB) opierają się głównie na następujących metodologiach: Ukryte Modele Markowa (HMM), hydrofobowość, dane strukturalne, algorytm k-najbliższych sąsiadów, sieci neuronowe i maszyny wektorów nośnych. Najnowocześniejsze narzędzia obliczeniowe do przewidywania TMB to: BETAWARE, BOCTOPUS, BOMP, BTMX, HMM-B2TMR, OMPdb,PRED-TMBB, PROB, ProfTMB, PV, TMBETA-NET, TMB finding pipeline, TMBETADISC-RBF, TMBETAPRED-RBF, TMBHMM, TMB-Hunt, TMB-Hunt2, TMBKNN, TMBpro, transFold.