Białka transbłonowe wpływają na istotne funkcje komórkowe i patogenezę i są są przedmiotem projektowania leków. Trudno jest uzyskać kryształy o jakości dyfrakcyjnej do badania struktury białek transbłonowych. Narzędzia obliczeniowe do przewidywania topologii przewidywania topologii białek wypełniają lukę między obfitością białek transmembranowych a niedoborem znanych struktur białek membranowych. Ich dokładność przewidywania jest wciąż niewystarczająca: TMHMM, najnowocześniejsza najnowocześniejsza metoda, ma mniej niż 52% dokładności w przewidywaniu topologii na jednym zestawie białek transmembranowych o znanej topologii. Na podstawie obserwacji że istnieją domeny funkcjonalne, które występują preferencyjnie wewnątrz lub na zewnątrz do błony, rozszerzyliśmy model TMHMM o domeny funkcjonalne, wykorzystując funkcjonalne, wykorzystując podejście probabilistyczne pierwotnie opracowane dla obliczeniowego wyszukiwania genów. wyszukiwania genów. Nasze rozszerzenie jest lepsze niż TMHMM w przewidywaniu topologii białek transmembranowych. białek transmembranowych. Wraz z poprawą przewidywania domen funkcjonalnych, dokładność dokładność przewidywania naszego systemu prawdopodobnie również się poprawi. --- MOTYWACJA: Wiele ważnych procesów biologicznych, takich jak sygnalizacja komórkowa, transport cząsteczek nieprzepuszczalnych dla błon, komunikacja komórka-komórka, rozpoznawanie i adhezja komórek rozpoznawanie komórek i adhezja komórek, w których pośredniczą białka błonowe. Niestety, ponieważ białka te nie są rozpuszczalne w wodzie, niezwykle trudno jest eksperymentalnie określić ich strukturę. Dlatego też ulepszone metody przewidywania struktury tych białek są niezbędne w badaniach biologicznych. W celu poprawić przewidywanie topologii transbłonowej, oceniamy połączone wykorzystanie zarówno zintegrowanego przewidywania peptydów sygnałowych i informacji ewolucyjnych w jednym algorytmie. algorytmie. WYNIKI: Opisano nową metodę (MEMSAT3) przewidywania topologii białek transmembranowych z profili sekwencji jest opisana i porównana z pełną walidacją krzyżową na standardowym zestawie danych 184 białek transmembranowych. Stwierdzono, że metoda przewiduje zarówno poprawną topologię, jak i lokalizację segmentów transmembranowych dla 80% zestawu testowego. Porównuje się to z dokładnością 62-72% dla innych popularnych metod dla tego samego testu porównawczego. Używając drugiej sieci neuronowej specjalnie do rozróżniania białek transmembranowych od globularnych, uzyskano bardzo niski bardzo niski ogólny odsetek wyników fałszywie dodatnich (0,5%) można również osiągnąć w wykrywaniu białek białek transmembranowych. DOSTĘPNOŚĆ: Implementacja opisanej metody jest dostępna zarówno jako (http://www.psipred.net) oraz jako kod źródłowy do pobrania ze strony http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/memsat. Zarówno serwer, jak i pliki kodu źródłowego są bezpłatne dla użytkowników niekomercyjnych. Dane testowe i treningowe są również dostępne ze strony http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/memsat. --- Serwer przewidywania topologii transbłonowej HMMTOP przewiduje zarówno lokalizację spiralnych segmentów transbłonowych i topologię białek transbłonowych białek transmembranowych. Ostatnio do oryginalnej metody wprowadzono kilka ulepszeń. metody. Teraz użytkownik może przesłać dodatkowe informacje o lokalizacji segmentu aby zwiększyć moc przewidywania. Ta opcja poprawia dokładność przewidywania, a także pomaga w interpretacji wyników eksperymentalnych, np. w eksperymentach wstawiania epitopu. DOSTĘPNOŚĆ: HMMTOP 2.0 jest dostępny bezpłatnie dla użytkowników niekomercyjnych pod adresem http://www.enzim.hu/hmmtop. Kod źródłowy jest również dostępny na żądanie dla użytkowników akademickich. --- 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. --- Nieodłącznym problemem w przewidywaniu topologii białek transmembranowych i peptydów sygnałowych peptydu sygnałowego jest wysokie podobieństwo między hydrofobowymi regionami helisy helisy transmembranowej i peptydu sygnałowego, co prowadzi do reakcji krzyżowych między tymi dwoma typami przewidywań. Aby jeszcze bardziej poprawić przewidywania, ważne jest dlatego ważne jest, aby stworzyć predyktor, który ma na celu rozróżnienie między dwóch klas. Ponadto, informacje o topologii można uzyskać, gdy z powodzeniem przewidując peptyd sygnałowy prowadzący białko transmembranowe, ponieważ dyktuje to że koniec N dojrzałego białka musi znajdować się po niecytoplazmatycznej stronie błony. błony. Tutaj przedstawiamy Phobius, połączone białko transmembranowe topologię i predyktor peptydów sygnałowych. Predyktor oparty jest na ukrytym modelu Markowa (HMM) model (HMM), który modeluje różne regiony sekwencji peptydu sygnałowego i różne regiony białka transbłonowego w serii połączonych ze sobą stanów. Trening przeprowadzono na nowo zmontowanym i wyselekcjonowanym zbiorze danych. W porównaniu do TMHMM i SignalP, błędy pochodzące z przewidywania krzyżowego między segmentami transbłonowymi segmentami transbłonowymi i peptydami sygnałowymi zostały znacznie zredukowane przez Phobius. Fałszywe klasyfikacje peptydów sygnałowych zostały zredukowane z 26,1% do 3,9%, a fałszywe fałszywych klasyfikacji helis transmembranowych z 19,0% do 7,7%. Phobius został zastosowany do proteomów Homo sapiens i Escherichia coli. Tutaj odnotowaliśmy również drastyczną redukcję fałszywych klasyfikacji w porównaniu do TMHMM/SignalP, co sugeruje, że Phobius dobrze nadaje się do anotacji całogenomowej adnotacji peptydów sygnałowych i regionów transmembranowych. Metoda jest dostępna jak również na stronie --- alfa-helikalne białka transbłonowe (TM) odgrywają ważną i zróżnicowaną rolę funkcjonalną w komórkach. funkcjonalne w komórkach. Zdolność do przewidywania topologii tych białek jest ważna dla identyfikacji miejsc funkcjonalnych i wnioskowania o funkcji białek błonowych. białek błonowych. W niniejszym artykule przedstawiono ukryty model Markowa (zwany HMM_RA), który może przewidywać topologię alfa-helikalnych białek transbłonowych z lepszą wydajnością. wydajnością. HMM_RA przyjmuje taką samą strukturę jak metoda HMMTOP, która ma pięć modułów pięć modułów: wewnętrzna pętla, wewnętrzny ogon helisy, helisa membranowa, zewnętrzny ogon helisy i pętla zewnętrzna. Każdy moduł składa się z jednego lub wielu stanów. HMM_RA pozwala na użycie zredukowanych alfabetów do kodowania sekwencji białkowych. Każdy stan HMM_RA jest powiązany z n prawdopodobieństwami emisji, gdzie n jest rozmiarem zbioru zredukowanych alfabetów. alfabetu. Bezpośrednie porównania przy użyciu dwóch standardowych zestawów danych pokazują, że HMM_RA konsekwentnie przewyższa HMMTOP i TMHMM w przewidywaniu topologii. W szczególności, na wysokiej jakości zestawie danych 83 białek, HMM_RA przewyższa HMMTOP nawet o 7,6% w dokładności topologii i 6,4% w dokładności lokalizacji alfa-heliksów. Na tym samym zestawie danych, HMM_RA przewyższa TMHMM nawet o 6,4% pod względem dokładności topologii i 2,9% pod względem dokładności lokalizacji. 2,9% w dokładności lokalizacji. Porównanie pokazuje również, że HMM_RA osiąga porównywalną porównywalną wydajność z niedawno opublikowaną metodą Phobius. --- 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.
Lista dostępnych metod przewidywania topologii białek transmembranowych.
HMMpTM, MetaTM, Philius, HMM_RA, HMMTOP, MEMSAT3, HMM-TM, TMHMM, Phobius i SignalP.