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.2013年4月1日;29(7):960-2.
doi:10.1093/bioinformatics/btt072。 Epub 2013年2月19日。

propy:生成Chou的PseAAC的各种模式的工具

附属公司

propy:生成Chou的PseAAC的各种模式的工具

东升曹等。 生物信息学. .

摘要

总结:序列衍生的结构和理化特征经常用于分析和预测蛋白质和肽的结构、功能、表达和相互作用特征。为了促进蛋白质和肽的广泛研究,我们开发了一个免费的开源python软件包,称为propy(propy),用于计算氨基酸序列中广泛使用的蛋白质和肽结构和物理化学特征。它计算了由13个特征组成的五个特征组,包括氨基酸组成、二肽组成、三肽组成、归一化Moreau-Broto自相关、Moran自相关、Geary自相关、序列序耦合数、准序列序描述符、组成、,各种结构和物理化学性质的过渡和分布以及两类伪氨基酸组成(PseAAC)描述符。这些特征通常可以被视为不同的Chou的PseAAC模式。此外,它还可以根据用户定义的属性轻松计算前面的描述符,这些属性可以从AAindex数据库中自动获得。

可利用性:python包propy可以通过以下方式免费获得:http://code.google.com/p/protpy/downloads/list,它在Linux和MS-Windows上运行。

补充信息:补充数据可在生物信息学网站上获得。

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