Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  struktura drugorzędowa
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
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.
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.
PL
Reprezentacja białek w postaci struktury drugorzędowej dostarcza ważnych informacji dotyczących budowy białek i jest często wykorzystywana w procesie poszukiwania podobieństwa białek. Ponieważ istniejące komercyjne systemy zarządzania bazami danych nie udostępniają zintegrowanych sposobów zaawansowanego przetwarzania danych biologicznych na poziomie języka SQL, proces poszukiwania podobieństwa strukturalnego jest zwykle realizowany przez narzędzia zewnętrzne. W niniejszym artykule przedstawiono opracowany i zaimplementowany przez autorów język PSS-SQL, pozwalający na poszukiwanie w bazie danych białek o strukturze drugorzędowej podobnej do struktury wyspecyfikowanej przez użytkownika. W ten sposób otrzymujemy łatwy w zapisie, deklaratywny język do poszukiwania podobieństwa strukturalnego białek.
EN
Secondary structure representation of proteins provides important information regarding protein general construction and shape. This representation is often used in protein similarity searching. Since existing commercial database management systems do not offer integrated exploration methods for biological data e.g. at the level of the SQL language, the structural similarity searching is usually performed by external tools. In the paper, we present our newly developed PSS-SQL language, which allows searching the database in order to identify proteins having secondary structure similar to the structure specified by the user in a PSS-SQL query. Therefore, we provide a simple and declarative language for protein structure similarity searching.
EN
Alignment of specific regions of two biological molecules is a basic method for determination how similar these two molecules are. There are several methods of optimal alignment that were developed through many years. However, they are dedicated for nucleotide sequences of DNA⁄RNA or amino acid sequences of proteins. Since the construction of proteins can also be analyzed at the level of secondary structure (and higher), we need a comparative method, which would allow us to determine the similarity between biological particles at this level and express it through the appropriate similarity measure. For this reason, we have modified an existing Smith–Waterman method towards matching sequences of secondary structures elements (SSEs). In the paper, we present our modification to the method. We also describe how we find several alternative and equally optimal alignment paths on the basis of the characteristics of compared sequences. Presented alignment method is used in the PSS–SQL language, which allows searching a database in order to find proteins having secondary structures similar to the structural pattern specified by a user.
EN
Searching proteins on their secondary structures provides a rough and fast method of identification of molecules having a similar fold. Since existing database management systems do not offer integrated exploration methods for querying protein structures, the structural similarity searching is usually performed by external tools. This often lengthens the processing time and requires additional processing steps, like adaptation of input and output data formats. In the paper, we present the extended SQL language, which allows searching a database in order to find proteins having secondary structures similar to the structural pattern specified by a user. Presented query language is integrated with the relational database management system and it simplifies the manipulation of biological data.
EN
The computer simulation of the distribution of biologically active fragments and bonds which are predicted to be susceptible to the action of endopeptidases of known specificity, hydropathy index and prediction of secondary structures were performed. The average values of hydropathy index calculated for bioactive fragments of selected animal proteins predicted in silico to be released by proteolytic enzymes as well as surroundings of such fragments show that they are hydrophilic. The most frequently occurring structure in the animal proteins bioactive fragments with surroundings is b-strand. There is no preferable secondary structure in the bioactive fragments encrypted in the animal protein sequences. Our findings suggest that the distribution of bioactive fragments may favour their release by proteinases.
PL
Przedstawiono wyniki komputerowej symulacji rozmieszczenia biologicznie aktywnych fragmentów oraz wiązań peptydowych podatnych na działanie endopeptyzad o określonej specyficzności, przewidywania zawartości struktur drugorzędowych oraz indeksu hydropatii. Najczęściej występującym motywem strukturalnym wśród bioaktywnych peptydów wraz z otoczeniem jest struktura b-harmonijkowa. Nie stwierdzono dominującego udziału żadnej ze struktur drugorzędowych w bioaktywnych peptydach występujących w sekwencjach badanych białek zwierzęcych. Średnie wartości indeksu hydropatii wskazują, że zarówno bioaktywne fragmenty uwolnione in silico z sekwencji wybranych białek zwierzęcych przez enzymy proteolityczne, jak i ich otoczenie są hydrofilowe. Wyniki badań sugerują, że rozmieszczenie bioaktywnych peptydów sprzyja ich uwalnianiu przez enzymy proteolityczne.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.