文献

J-GLOBAL ID：201302246850243623   整理番号：13A1597236

タンパク質構造分類予測のための予測された二次構造の統計的特徴量についての比較研究:内容から位置へ

Comparison study on statistical features of predicted secondary structures for protein structural class prediction: From content to position

著者 (6件)： DAI Qi (Zhejiang Sci-Tech Univ., Hangzhou, CHN) ,  LI Yan (Zhejiang Sci-Tech Univ., Hangzhou, CHN) ,  LIU Xiaoqing (Hangzhou Dianzi Univ., Hangzhou, CHN) ,  YAO Yuhua (Zhejiang Sci-Tech Univ., Hangzhou, CHN) ,  CAO Yunjie (Zhejiang Sci-Tech Univ., Hangzhou, CHN) ,  HE Pingan (Zhejiang Sci-Tech Univ., Hangzhou, CHN)
資料名： BMC Bioinformatics (Web)  (BMC Bioinformatics (Web))
巻： 14  号： May  ページ： 14:152 (WEB ONLY)  発行年： 2013年05月 
JST資料番号： U7025A  ISSN： 1471-2105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:多くの二次構造の要素の内容に基づく統計的特徴量(CBF-PSSE)が提唱され,タンパク質の構造の分類予測において期待できる結果を残してきたが,現在まで予測された二次構造中の要素の連続的出現の位置分布は用いられていない。予測するための適切な二次構造の要素の位置に基づく特徴量を抽出する必要がある。結果:予測された二次構造の要素の位置に基づく特徴量(PBF-PSSE)をいくつか提唱し,利用可能なCBF-PSSEに対してその固有の能力を評価した。それにより,これら統計的特徴量の系統的および定量的な実験的評価が示されるだけでなく,利用可能なCBF-PSSEの比較も当然補完される。また,CBF-PSSEとPBF-PSSEを併用し,さらに新たな併用された特徴量セット,PBF11CBF-PSSEを構築した。これらの実験から,PBF-PSSEおよびCBF-PSSEを用いるための新しい有用なガイドラインが得られた。結論:PBF-PSSEおよびCBF-PSSEはタンパク質の構造の分類予測に抗しがたい影響を与える。PBF-PSSEと併用したとき,CBF-PSSEの大部分は予測正確度が大いに向上する。PBF-PSSEおよびCBF-PSSEがタンパク質の構造の分類予測に有意に補足的に寄与するためには,緊密に働かなくてはならない。また,提唱されたPBF-PSSEの性能はパラメータkの選択に極めて敏感である。要約すると,本研究における定量的解析により,予測された二次構造の要素の位置情報を探ることは,タンパク質の構造の分類予測の能力を向上させる方法として期待できるということが確かめられた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *予測技法 ,  β構造 ,  ヘリックス構造 ,  特性 ,  位置情報 ,  *特徴抽出 ,  研究
準シソーラス用語： 混合特徴 ,  *蛋白質構造予測 ,  統計的特徴 ,  比較研究

分類 (2件)： 分子構造  (EB03020Y) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (6件)： タンパク質構造 ,  分類 ,  予測 ,  二次構造 ,  統計的特徴 ,  研究