Tenreiro Machado，J.A。;António C.科斯塔。;玛丽亚·杜尔塞（Maria Dulce Quelhas） 幂律能帮助我们理解基因和蛋白质组信息吗？ （英语） Zbl 1383.92029号 高级数学。物理学。 2013年，文章ID 917153，10 p.（2013）. 摘要：蛋白质是由一个或多个块组成的生物化学实体，通常以3D模式折叠。每个区块（一种多肽）是生物化学结合在一起的氨基酸的单一线性序列。蛋白质中的氨基酸序列由基于DNA的遗传密码中编码的一个或多个基因的序列定义。这种遗传密码通常使用20种氨基酸，但在某些生物体中，遗传密码还可以包含其他两种氨基酸。在蛋白质合成过程中连接氨基酸后，每个氨基酸成为蛋白质中的残基，然后进行化学修饰，最终改变并定义蛋白质的功能。在这项研究中，作者使用无比对方法分析氨基酸序列，旨在确定蛋白质组和蛋白质组中的结构模式，而无需任何其他先前假设。本文首先通过使用固定长度氨基酸词（元组）的直方图分析氨基酸序列数据。在创建初始相对频率直方图之后，对其进行转换和处理，以便生成用于信息提取和图形可视化的定量结果。使用来自两个参考数据集的选定样本，结果表明，该方法能够根据蛋白质序列/蛋白质组分析等领域的当前科学知识生成相关输出。 引用于1文件 MSC公司： 92C40型 生物化学、分子生物学 第92天20分 蛋白质序列，DNA序列 关键词：氨基酸序列;相对频率直方图;蛋白质组分析 软件：请;GGobi公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.A.Tenreiro Machado}等人，高级数学。物理学。2013年，文章ID 917153，10 p.（2013；Zbl 1383.92029） 全文： 内政部 参考文献： [1] M.Tyers和M.Mann，“从基因组学到蛋白质组学”，《自然》，第422卷，第193-1197页，2003年·doi:10.1038/nature01510 [2] P.Nicodeme、T.Doerks和M.Vingron，“基于基序统计的蛋白质组分析”，《生物信息学》，第18卷，第2期，第S161-S171页，2002年·doi:10.1093/bioinformatics/18.suppl_2.S161 [3] J.Bock和D.Gough，“全蛋白质组相互作用挖掘”，生物信息学，第19卷，第1期，第125-134页，2003年。 [4] E.Nabieva、K.Jim、A.Agarwal、B.Chazelle和M.Singh，“通过相互作用图的图形理论分析预测蛋白质功能的全蛋白质组”，《生物信息学》，第21卷，第1号补充，第i302-i310页，2005年·doi:10.1093/bioinformatics/bti1054 [5] D.Nelson和M.Cox，《莱宁格生物化学原理》，沃斯出版社，2000年第3版。 [6] 国际纯粹与应用化学联合会，http://www.iupac.org/。 [7] S.Vinga和J.Almeida，“无对齐序列比较——综述”，《生物信息学》，第19卷，第4期，第513-523页，2003年·doi:10.1093/bioinformatics/btg005 [8] A.Costa、J.Machado和M.Quelhas，“基于直方图的DNA分析用于染色体、基因组和物种信息的可视化”，《生物信息学》，第27卷，第9期，第1207-1214页，2011年·doi:10.1093/生物信息系统/btr131 [9] O.Weiss、M.Jimenez-Montano和H.Herzel，“蛋白质序列的信息含量”，《理论生物学杂志》，第206卷，第3期，第379-386页，2000年·doi:10.1006/jtbi.2000.2138 [10] Q.Dai和T.Wang，“蛋白质k字统计度量的比较研究：从序列到‘序列空间’”，BMC生物信息学，第9卷，第394期，第1471-2105页，2008年·doi:10.1186/1471-2105-9-394 [11] C.Hemmerich和S.Kim，“蛋白质序列中残基相关性的研究及其在序列分类中的应用”，《EURASIP生物信息学和系统生物学杂志》，2007年第7卷，文章ID 873562007·doi:10.1155/2007/87356 [12] NCBI基因组下载/FTP，ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genemos/H_sapiens/CHR_01/。 [13] A.Clauset、C.R.Shalizi和M.E.J.Newman，“经验数据中的幂律分布”，《SIAM评论》，第51卷，第4期，第661-703页，2009年·Zbl 1176.62001号 ·doi:10.1137/07071011 [14] C.M.A.Pinto、A.Mendes Lopes和J.A.T.Machado，“现实生活现象中幂律的回顾”，《非线性科学与数值模拟中的通信》，第17卷，第9期，第3558-3578页，2012年·Zbl 1248.60020号 ·doi:10.1016/j.cnsns.2012.01.013 [15] 通用蛋白质资源，ftp://ftp.uniprot.org/pub/databases/uniprot/current_release/knowledgebase/。 [16] M.Kendall，“等级相关性的新测量”，《生物特征》，第30卷，第1-2期，第81-89页，1938年·Zbl 0019.13001号 [17] D.Sculley，“类似项目的排名汇总”，载于第七届SIAM国际会议记录，SIAM，美国宾夕法尼亚州费城，2007年。 [18] G.Jurman、S.Riccadonna、R.Visintainer和C.Furlanello，“排名名单上的堪培拉距离”，收录于《排名和神经信息处理系统进步会议录》（NIPS’09），S.Agrawal、C.Burges和K.Crammer，Eds.，第22-27页。 [19] J.Lin，“基于香农熵的散度度量”，《信息理论汇刊》，第37卷，第1期，第145-151页，1991年·Zbl 0712.94004号 ·数字对象标识代码：10.1109/18.61115 [20] S.H.Cha，“标称类型直方图距离度量的分类”，《2008年美国应用数学会议论文集》，第325-330页，WSEAS。 [21] I.Borg和P.Groenen，《现代多维尺度》，《统计学中的Springer系列》，Springer，纽约，纽约，美国，1997年，《理论与应用》·Zbl 0862.62052号 [22] GGobi软件包，http://www.ggobi.org/。 [23] M.Huynen和E.Nimwegen，“完整基因组中基因家族大小的频率分布”，《分子生物学与进化》，第15卷，第5期，第583-589页，1998年·doi:10.1093/oxfordjournals.molbev.a025959 [24] J.Qian、N.Luscombe和M.Gerstein，“基因组中的蛋白质家族和折叠发生：幂律行为和进化模型”，《分子生物学杂志》，第313卷，第4期，第673-681页，2001年·doi:10.1006/jmbi.2001.5079 [25] G.Karev、Y.Wolf、A.Rzhetsky、F.Berezovskaya和E.Koonin，“蛋白质结构域的生与死：进化的简单模型解释幂律行为”，BMC进化生物学，第2卷，第18期，2002年·doi:10.1186/1471-2148-2-18 [26] R.Murray、D.Bender、V.Rodwell、K.Botham、P.Kennelly和P.A.Weil，Harper’s Illustrated Biochemistry，麦格劳-希尔出版社，2009年第28版。 [27] Q.Pan、O.Shai、L.J.Lee、B.J.Frey和B.J.Blencowe，“通过高通量测序深入研究人类转录组中的选择性剪接复杂性”，《自然遗传学》，第40卷，第12期，第1413-1415页，2008年·doi:10.1038/ng.259 [28] A.Arneodo、C.Vaillant、B.Audit、F.Argoul、Y.Aubenton-Carafa和C.Thermes，“基因组信息的多尺度编码：从DNA序列到基因组结构和功能”，《物理报告》，第498卷，第45-188页，2010年。 [29] UniProtn、，网址：http://www.uniprot.org/。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。