DOMpro公司

DOMpro:使用轮廓、二级结构、相对溶剂可及性和递归神经网络进行蛋白质结构域预测。蛋白质结构域是蛋白质的结构和功能单位。将蛋白质链分解成不同域的能力对于蛋白质分类和理解蛋白质的结构、功能和进化非常重要。在这里,我们使用机器学习算法,以递归神经网络的形式,来开发一个叫做DOMpro的蛋白质域预测器。DOMpro预测蛋白质结构域使用进化信息的组合形式,预测二级结构和预测相对溶剂可及性。DOMpro是在从CATH数据库派生的一个精心编制的数据集上进行培训和测试的。DOMpro正确地预测了69%的单域链和多域链组合数据集的域数。DOMpro对单结构域蛋白的敏感性为76%,特异性为85%,对两个结构域蛋白的敏感性为59%,特异性为38%。在全自动结构预测4(CAFASP-4)的关键评估中,DOMpro的敏感性和特异性分别达到71%和71%(Fisher等人,1999;Saini和Fischer,2005),并被列为顶级从头计算域预测因子之一。DOMpro服务器、软件和数据集可在http://www.igb.uci.edu/servers/psss.html上找到。


zbMATH参考文献(参考 4篇文章 参考)

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  1. Hajij,Mustafa;Jonoska,Nataša;Kukushkin,Denys;Saito,Masahico:基于图的无序基因组中基因片段组织分析(2020)
  2. 仓子轩;穆,林;吴,凯迪;奥普龙,克里斯托弗;夏克林;魏国伟:蛋白质分类的拓扑方法(2015)
  3. 艾卢米,穆拉德(编辑);佐玛亚,艾伯特Y.(编辑):计算分子生物学中的算法。技术方法和应用。(2011年)
  4. Cheng,Jianlin;Sweredoski,Michael J.;Baldi,Pierre:DOMpro:使用轮廓、二级结构、相对溶剂可及性和递归神经网络进行蛋白质结构域预测(2006)ioport公司