LocTree3 prediction of localization

doi:10.1093/nar/gku396

.2014年7月；42（Web服务器问题）：W350-5。

doi:10.1093/nar/gku396。 Epub 2014年5月21日。

LocTree3定位预测

塔蒂亚娜·戈德堡¹, 马克西米利安·赫赫特², 托比亚斯·汉普², 蒂莫西·卡尔², 盖伊·亚奇达夫^三, 阿迈德², 乌韦·阿尔特曼², 菲利普·安格勒², 索尼娅·安索格², 金加·巴拉兹², 迈克尔·伯恩霍费尔², 亚历山大·贝茨², 劳拉·西兹马迪亚², 邱天道², 朱莉娅·格克², 罗伯特·格雷尔², 瓦迪姆·乔登斯², 马克西米利安·哈斯特雷特², 凯萨琳娜·亨巴赫², 马克斯·赫尔佐格², 玛丽亚·卡莱曼诺夫², 迈克尔·克鲁格², 艾丽斯·迈尔², 哈桑·纳西尔², 乌尔里希·纽梅尔², 维伦娜·普拉德², 乔纳斯·里布², 亚历山大·索罗库莫夫², 伊莱拉·特罗沙尼², 苏珊·沃尔伯格², 索尼娅·沃尔德拉夫², 乔纳斯·齐勒², 亨里克·尼尔森⁴, Burkhard罗斯特⁵

附属公司

¹信息学系，生物信息学-I12，TUM，85748加兴，德国TUM研究生院，信息学及其应用博士研究中心（CeDoSIA），德国加兴85748goldberg@rostlab.org。
²信息学系，生物信息学-I12，TUM，85748 Garching，Germany。
^三信息学部，生物信息学-I12，TUM，85748 Garching，Germany Biosof LLC，New York，NY 10001，USA。
⁴生物序列分析中心，系统生物学系，DTU，2800 Lyngby，Denmark。
⁵信息学系，生物信息学-I12，TUM，85748 Garching，Germany Biosof LLC，纽约，NY 10001，美国高等研究所（TUM-IAS），85748 Garching，Germany New York Consortium on Membrane Protein Structure（NYCOMPS）&生物化学和分子生物物理学系，Columbia University，New York，NY 10032，美国食品和植物科学研究所WZW-Weihenstephan，85350 Freising，Germany。

PMID： 24848019
预防性维修识别码：项目经理4086075
内政部： 10.1093/nar/gku396号

LocTree3定位预测

塔蒂亚娜·戈德堡等。核酸研究. 2014年7月.

.2014年7月；42（Web服务器问题）：W350-5。

doi:10.1093/nar/gku396。 Epub 2014年5月21日。

作者

塔蒂亚娜·戈德堡¹, 马克西米利安·赫赫特², 托比亚斯·汉普², 蒂莫西·卡尔², 盖伊·亚奇达夫^三, 阿迈德², 乌韦·奥特曼², 菲利普·安格勒², 索尼娅·安索格², 金加·巴拉斯兹², 迈克尔·伯恩霍弗², 亚历山大·贝茨², 劳拉·西兹马迪亚², Kieu Trinh Do公司², 朱莉娅·格克², 罗伯特·格雷尔², 瓦迪姆·乔登斯², 马克西米利安·哈斯特雷特², 凯萨琳娜·亨巴赫², 马克斯·赫尔佐格², 玛丽亚·卡莱曼诺夫², 迈克尔·克鲁格², 艾丽斯·迈尔², 哈桑·纳西尔², 乌尔里希·纽梅尔², 维瑞娜·普拉德², 乔纳斯·里布², 亚历山大·索罗库莫夫², 伊利拉·特罗沙尼², 苏珊·沃伯格², 索尼娅·沃尔德拉夫², 乔纳斯·齐勒², 亨利克·尼尔森⁴, Burkhard罗斯特⁵

附属公司

¹信息学系，生物信息学-I12，TUM，85748加兴，德国TUM研究生院，信息学及其应用博士研究中心（CeDoSIA），德国加兴85748goldberg@rostlab.org。
²信息学系，生物信息学-I12，TUM，85748 Garching，Germany。
^三信息学部，生物信息学-I12，TUM，85748 Garching，Germany Biosof LLC，New York，NY 10001，USA。
⁴生物序列分析中心，系统生物学系，DTU，2800 Lyngby，Denmark。
⁵信息学系，生物信息学-I12，TUM，85748 Garching，Germany Biosof LLC，New York，NY 10001，USA Institute for Advanced Study（TUM-IAS，美国食品和植物科学研究所WZW-Weihenstephan，85350 Freising，Germany。

PMID： 24848019
预防性维修识别码：项目经理4086075
内政部： 10.1093/nar/gku396号

摘要

预测蛋白质亚细胞定位是阐明蛋白质功能的重要步骤。对于每个查询蛋白序列，LocTree2应用机器学习（profile kernel SVM）预测18类真核生物、6类细菌和3类古生菌的天然亚细胞定位。该方法输出反映每个预测可靠性的分数。LocTree2的性能与任何其他最先进的方法相当或更好。在这里，我们报告了LocTree3作为公共web服务器的可用性。服务器包含基于机器学习的LocTree2，并通过添加基于同源性的推理对其进行改进。根据测序数据评估，LocTree3真核生物的18态精确度Q18=80±3%，细菌的6态精确度Q6=89±4%。服务器接受从单个蛋白质序列到整个蛋白质组的提交。卸载服务器的响应时间对于300个残余真核蛋白质约为90秒，对于整个真核蛋白质组约为几个小时，而不考虑比对的生成。对于1000多个完全测序的生物体，预测可以直接下载。web服务器位于http://www.rostlab.org/services/loctree3。

©作者2014。由牛津大学出版社代表核酸研究出版。

PubMed免责声明

数字

**图1。**
可靠的预测更准确。LocTree3的可靠性指数（RI）将预测的强度与性能联系起来。曲线显示了给定RI之上LocTree3预测的准确度/覆盖率百分比（“材料和方法”部分）。增加RI意味着我们查看所有预测的某些子集；子集由带正方形的曲线给出。例如，一半的真核生物蛋白质预测RI>70（黑色交叉线）。对于这个排名前50%的人来说，表现比平均水平有所提高问18=80%至问18=95%（带圆圈的黑线，黑色箭头）。细菌的RI>80达到了类似的值（灰色交叉线；注意在这种情况下问6=95%是六态准确度，而真核生物是18态准确度）。

**图2。**
蛋白质RP9_HUMAN的输出示例。对于每个输入的蛋白质序列，LocTree3预测结果包含：（i）蛋白质标识符，（ii）可靠性指数，（iii）预测的预期准确性，（iv）定位类别，（v）GO项和标识符，以及（vi）预测的来源。预测的定位在细胞（此处：细胞核）的示意图中突出显示。对于LocTree2预测（如图所示），我们提供了决策树和最终预测的决策路径的可视化。可靠性指标是通过决策路径上的值的乘积形成的。对于PSI-BLAST预测，我们提供查询蛋白的序列比对，使其达到最佳命中，而不是树。

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