doi:10.1371/journal.pone.0055844。
Epub 2013年2月7日。
iSNO-PseAAC：通过将位置特异性氨基酸倾向纳入伪氨基酸组成，预测蛋白质中半胱氨酸S-亚硝基化位点
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- 1北京科技大学信息与计算机科学系，北京，中国。yxu@gordonlifescience.org
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iSNO-PseAAC：通过将位置特异性氨基酸倾向纳入伪氨基酸组成，预测蛋白质中半胱氨酸S-亚硝基化位点
严旭等。
公共科学图书馆一号.
2013.
doi:10.1371/journal.pone.0055844。
Epub 2013年2月7日。
附属
- 1北京科技大学信息与计算机科学系，北京，中国。yxu@gordonlifescience.org
剪贴板中的项目
摘要
蛋白质的翻译后修饰（PTM）负责传感和转导信号，以调节各种细胞功能和信号事件。S-亚硝基化（SNO）是最重要和最普遍的PTM之一。随着后基因组时代产生的蛋白质序列雪崩，迫切需要开发计算方法来及时识别蛋白质中的准确SNO位点，因为这类信息对于基础研究和药物开发都非常有用。在这里，开发了一种新的预测因子，称为iSNO-PseAAC，通过将位置特异性氨基酸倾向（PSAAP）纳入伪氨基酸组成的一般形式（PseAAA）来识别蛋白质中的SNO位点。预测器使用条件随机场（CRF）算法实现。作为演示，构建了一个基准数据集，其中包含731个SNO站点和810个非SNO站点。为了减少同源性偏差，这些位点都不是从具有[公式：见正文]配对序列同一性的蛋白质中衍生出来的。据观察，iSNO-PseAAC在独立数据集上识别亚硝基化蛋白的总体交叉验证成功率超过90%，表明新的预测值非常有希望。此外，还为iSNO-PseAAC建立了一个用户友好的网络服务器http://app.aporc.org/iSNO-PseAAC网站/用户无需遵循预测方法开发过程中涉及的数学方程即可轻松获得预期结果。预计iSNO-PseAAC可能成为一种有用的高通量工具，用于识别SNO站点，或者至少对该领域的现有方法起到补充作用。
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赠款和资金
这项工作得到了国家自然科学基金（No.11101029，No.10971223，No.60970091，No.11131009，No.11071013）、中央高校基本科研业务费（No.NCET-11-0574）和中国科学院知识创新计划（No.kjcx-yw-s7）的部分支持。资助者在研究设计、数据收集和分析、决定出版或编写手稿方面没有任何作用。
