pLoc-mAnimal: predict subcellular localization of animal proteins with both single and multiple sites

doi:10.1093/bioinformatics/btx476

.2017年11月15日；33(22):3524-3531.

doi:10.1093/bioinformatics/btx476。

pLoc-mAnimal：预测单位点和多位点动物蛋白的亚细胞定位

项城^1 2, 赵曙光¹, 林伟忠², 宣晓^2 3, 郭振秋^3 4 5

附属公司

¹东华大学信息科学与技术学院，上海，中国。
²景德镇陶瓷学院计算机系，景德镇，中国。
³戈登生命科学研究所，美国马萨诸塞州波士顿，邮编02478。
⁴沙特阿拉伯吉达阿卜杜拉齐兹国王大学基因组医学研究卓越中心（CEGMR），邮编：21589。
⁵中国电子科技大学信息生物学中心，成都，610054，中国。

PMID： 29036535
内政部： 10.1093/生物信息学/btx476

pLoc-mAnimal：预测单位点和多位点动物蛋白的亚细胞定位

项城等。生物信息学. 2017.

.2017年11月15日；33(22):3524-3531.

doi:10.1093/bioinformatics/btx476。

作者

项城^1 2, 赵曙光¹, 林伟忠², 宣晓^2 3, 郭振秋^3 4 5

附属公司

¹东华大学信息科学与技术学院，上海，中国。
²景德镇陶瓷学院计算机系，景德镇，中国。
³戈登生命科学研究所，美国马萨诸塞州波士顿，邮编02478。
⁴沙特阿拉伯吉达阿卜杜拉齐兹国王大学基因组医学研究卓越中心（CEGMR），邮编：21589。
⁵中国电子科技大学信息生物学中心，成都，610054。

PMID： 29036535
内政部： 10.1093/生物信息学/btx476

摘要

动机：细胞被认为是生命的基本单位。然而，细胞的许多重要功能及其生长和繁殖都是通过位于不同细胞器或位置的蛋白质分子来实现的。面对蛋白质序列的爆炸性增长，我们面临着开发快速有效的方法来注释其亚细胞定位的挑战。然而，这绝非易事。特别是，越来越多的证据表明，蛋白质具有多标记特征，这意味着它们可能同时存在于两个或多个不同的亚细胞位置，或在两个或更多不同的亚胞位置之间移动。不幸的是，现有的大多数计算方法只能用于处理单标签蛋白质。虽然最近开发的“iLoc-Animal”预测工具非常强大，可以用于处理多个位置的动物蛋白，但其预测质量需要改进，尤其是在提高绝对真实率和降低绝对错误率方面。

结果：在这里，我们提出了一种新的预测因子，称为“pLoc-mAnimal”，如令人信服的事实所示，它优于iLoc-Animal。当在相同的高质量基准数据集上进行最严格的交叉验证时，与最先进的预测工具相比，新预测工具实现的绝对真实成功率高出37%，绝对错误率低四倍。

可用性和实施：为了最大限度地为大多数实验科学家提供便利，已在http://www.jci-bioinfo.cn/pLoc-mAnimal网站/用户无需经过复杂的数学运算即可轻松获得所需的结果。

联系人：xxiao@gordonlifescience.org或kcchou@gordonlifescience.org。

补充信息：补充数据可在生物信息学网站上获得。

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