前言 swMATH ID: 25073 软件作者： 宋江宁；李富毅；武本和弘；哈夫法里，古拉姆雷扎；Akutsu、Tatsuya；周国臣；韦布，杰弗里一世。 说明： PREvaIL是一种在机器学习框架中利用序列、结构和网络特征推断催化残基的综合方法。测定酶中的催化残基对于我们理解蛋白质序列、结构、功能、，增强我们设计新型酶及其抑制剂的能力。尽管许多酶已经被测序，并确定了它们的一级和三级结构，但酶功能表征的实验方法仍然落后。由于用于识别催化残留物的实验方法需要耗费大量资源和劳动力，因此计算方法具有相当大的价值，并且非常适合于补充识别催化残渣的实验研究，并有助于缩小序列-结构-功能差距。在本研究中，我们描述了一种称为PREvaIL的新计算方法，用于预测酶催化残基。该方法是在随机森林机器学习框架中，利用从多个层次提取的一组全面的信息特征，包括序列、结构和残差控制网络，以及与七种基于序列和结构的现代方法的并行性能比较表明，PREvaIL实现了竞争性预测性能，接收机工作特性曲线下的面积和精确再调用曲线下的区域分别为0.896至0.973和0.294至0.523。我们证明，这种方法能够捕获来自不同水平的有用信号，利用这种不同但有用的特征类型，使我们能够显著提高催化残留物预测的性能。我们相信，这种新方法可以作为一种有价值的工具，用于理解蛋白质的复杂序列-结构-功能关系，并有助于描述缺乏功能注释的新酶的特性。 主页： http://previl.erc.monash.edu/ 关键词： 酶催化残基;序列-结构-功能关系;功能注释;生物信息学;模式识别;机器学习;序列分析 相关软件： iDNA6mA-PseKNC公司;iRNA-PseColl基因;pLoc最小;2L小核糖核酸;iPromoter-2L型;iRSpot-EL接口;综合布线;iProt-Sub（iProt-Sub）;iRNAm5C-PseDNC;pLoc-mEuk公司;pLoc-m病毒;国际RNA-AI;pSuc-Lys公司;iATC-mHyb公司;iPTM-mLys公司;pLoc-工厂;iPro54-PseKNC;i增强器-2L;普南-PC;iRSpot序列6NC 引用于： 10文件 全部的 前5名37位作者引用 三 周国琛 2 肖宣 1 贾马尔·艾哈迈德 1 曹，伙计 1 陈国栋 1 程翔 1 傅毅 1 郭新云 1 马苏德·海亚特 1 瓦卡尔侯赛因 1 纳迪姆·伊克巴尔 1 贾苍志 1 贾建华 1 穆赫塔吉·汗 1 可汗，穆斯林 1 谢尔·阿夫扎尔·汗 1 亚瑟·达尼亚尔·汗 1 李晓燕 1 卢千子 1 马尼梅加莱，D。 1 马库布尔，H.F。 1 梅，胡安 1 潘毅 1 邱、王仁 1 努曼·拉苏尔 1 萨布，M.法兹利 1 桑卡里，E.Siva 1 史少平 1 苏东青 1 王世元 1 杨磊 1 杨青（Yang，Qing） 1 于佳林 1 张琪 1 赵，季 1 邹全（音） 1 左永春 连载1篇 10 理论生物学杂志 在3个字段中引用 10 生物学和其他自然科学（92-XX） 4 统计学（62-XX） 4 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文