Journal of Data Mining in Genomics & Proteomics

Abstrato

Previsão da estrutura secundária de proteínas usando amostragem sequencial determinística

Kuo-ching Liang e Xiaodong Wang

A previsão da estrutura secundária de uma proteína a partir da sua sequência de aminoácidos é um passo importante para a previsão da sua estrutura tridimensional. Embora muitos dos algoritmos existentes utilizem a similaridade e homologia com proteínas com estruturas secundárias conhecidas na Base de Dados de Proteínas, outras proteínas com medidas de baixa similaridade requerem uma abordagem de sequência única para a descoberta da sua estrutura secundária. Neste artigo propomos um algoritmo baseado no método de amostragem sequencial determinística e no modelo oculto de Markov para a previsão da estrutura secundária de proteínas de sequência única. As previsões são feitas com base nas observações em janela e pela média ponderada sobre as possíveis conformações dentro da janela de observação. O algoritmo proposto demonstra alcançar um melhor desempenho em conjuntos de dados reais em comparação com o algoritmo de sequência única existente.