Przewidywanie struktury drugorzędowej białek metodą słownikową

• Autorzy: Fabian P. , Stąpor K.

Warianty tytułu

EN

Dictionary supported protein secondary structure prediction

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule opisano sposób przewidywania struktury drugorzędowej białek, oparty na słownikach podciągów. Sekwencje te są pobierane z danych dostępnych w bazie danych PDB. W zależności od konstrukcji zestawu uczącego, osiągnięto dokładność do 79%. Do szybkiego dostępu do słowników zawierających dużą liczbę podciągów zastosowano funkcje mieszające.

EN

This paper describes a method of predicting the secondary structure of proteins, based on dictionaries of subsequences. These subsequences are derived from records available in the PDB database. Depending on the construction of the learning set, accuracies of up to 79% have been achieved. Dictionaries use hashing functions, which make them fast and capable of storing large sets of substrings.

Słowa kluczowe

PL

białka; struktura drugorzędowa; przewidywanie struktury

EN

proteins; secondary structure; structure prediction

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 35, nr 1
• Strony: 57--68
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz.

Twórcy

autor

Fabian P.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, ul. Akademicka 16, 44-100 Gliwice, Polska

autor

Stąpor K.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, ul. Akademicka 16, 44-100 Gliwice, Polska

Bibliografia

• 1. Chou P. Y., Fasman G. D.: Conformational parameters for amino acids in helical, beta-sheet, and random coil regions calculated from proteins, Biochemistry, 13(2), 1974, p. 211-222.
• 2. Cormen T. H., Leiserson C. E., Rivest R. L., Stein C.: Introduction to Algorithms. MIT Press, 1990.
• 3. Garnier J., Osguthorpe D. J., Robson B.: Analysis of the accuracy and implications of simple methods for predicting the secondary structure of globular proteins, Journal of Molecular Biology 120, Academic Press, 1978, p. 97-120.
• 4. Jones D. T.: Protein secondary structure prediction based on position-specific scoring matrices, Journal of molecular biology 292(2), Academic Press, 1999, p. 195-202.
• 5. Joosten R., te Beek T., Krieger E., Hekkelman M., Hooft R., Schneider R., Sander C., Vriend, G: A series of pdb related databases for everyday needs, Nucleic Acids Research vol. 39, Oxford University Press, 2011, p. D411-D419.
• 6. Kabsch W., Sander C: Dictionary of protein secondary structure: Pattern recognition of hydrogen-bonded and geometrical features, Biopolymers 22(12), 1983, p. 2577-2637.
• 7. Kabsch W., Sander C.: A database of secondary structure assignments (and much more) for all protein entries in the protein data bank (pdb), website http://swift.cmbi.ru.nl/gv/dssp/, access: 2012.
• 8. Lim V.: Algorithms for prediction of a-helical and |3-structural regions in globular proteins. Journal of Molecular Biology 88(4), Elsevier, 1974, p. 873-894.
• 9. Lin H., Sung T., Ho S., Hsu W.: Improving protein secondary structure prediction based on short subsequences with local structure similarity, BMC Genomics 11 Suppl 4, BioMed Central, 2010, p. S4.
• 10. Nguyen M. N., Rajapakse J. C: Two-stage multi-class support vector machines to protein secondary structure prediction. Pacific Symposium on Biocomputing, 2005, p. 346-357.
• 11. Pollastri G., McLysaght A.: Porter: a new, accurate server for protein secondary structure prediction. Bioinformatics 21(8), 2005, p. 1719-1720.
• 12. Przybylski D., Rost B.: Alignments grow, secondary structure prediction improves. Proteins: Structure, Function, and Genetics 46(2), 2002, p. 197-205.
• 13. Rost B.: Rising accuracy of protein secondary structure prediction. Dekker, 2003, p. 207-249.
• 14. Rost B., Sander C.: Prediction of protein secondary structure at better than 70% accuracy. Journal of Molecular Biology 232(2), 1993, p. 584-599.
• 15. Rost B., Sander C, Schneider R: Redefining the goals of protein secondary structure prediction. Journal of Molecular Biology 235(1), 1994, p. 13-26.
• 16. Stąpor K.: Metody klasyfikacji obiektów w wizji komputerowej. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011.
• 17. Tramontano A.: Protein structure prediction: concepts and applications, Wiley-VCH, 2006.
• 18. Ward J. J., McGuffin L. J., Buxton B. F., Jones, D. T.: Secondary structure prediction with support vector machines. Bioinformatics 19(13), 2003, p. 1650-1655.
• 19. Zemla A., Venclovas C., Fidelis K., Rost B.: A modified definition of sov, a segment-based measure for protein secondary structure prediction assessment, Proteins 34, 1999, p. 220-223.