Journal of Data Mining in Genomics & Proteomics

Abstrato

Previsão do local funcional da proteína utilizando uma nota conservadora e uma nota próxima

Yosuke Kondo e Satoru Miyazaki*

Até ao momento, muitos métodos computacionais foram desenvolvidos para prever locais importantes de uma proteína. Na era do big data, é necessário melhorias e sofisticação dos métodos existentes, integrando dados sequenciais nos dados estruturais. Neste artigo, pretendemos duas coisas: melhorar os métodos baseados em sequências e desenvolver um novo método utilizando dados estruturais e de sequências. Assim sendo, desenvolvemos um método de rastreio evolutivo originalmente modificado, no qual definimos graus conservadores calculados a partir de um determinado alinhamento de sequências múltiplas e um grau próximo, de forma a avaliar sítios ativos previstos do ponto de vista de ião-proteína, ligante-proteína , proteína-nucleico. Por outras palavras, o grau centesimal também pode avaliar um resíduo de aminoácido. Quando aplicámos o nosso método às proteínas do fator de alongamento da tradução Tu/1A, este mostrou que os graus conservadores são avaliados com precisão pelo grau imediato. Consequentemente, a nossa ideia indicava duas vantagens. Uma delas é que podemos ter em conta várias estruturas cocristalinas para avaliação. Outra é que, calculando a adequação entre a nota conservadora dada e a nota próxima, podemos selecionar a melhor nota conservadora.