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J-GLOBAL ID：201702220509786453   整理番号：17A1777490

多重配列特徴情報の組み込みによる蛋白質Sスルフェニル化部位のコンピューターによる同定【Powered by NICT】

Computational identification of protein S-sulfenylation sites by incorporating the multiple sequence features information

著者 (3件)： Hasan Md. Mehedi (Department of Bioscience and Bioinformatics, Kyushu Institute of Technology, 680-4 Kawazu, Iizuka, Fukuoka 820-8502, Japan. [e-mail]) ,  Guo Dianjing ,  Kurata Hiroyuki
資料名： Molecular BioSystems  (Molecular BioSystems)
巻： 13  号： 12  ページ： 2545-2550  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2331A  ISSN： 1742-206X  CODEN： MBOIBW  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： システインSスルフェニル化は多くの細胞過程における蛋白質の構造と機能調節に関与することを主要な型の翻訳後修飾である。Sスルフェニル化部位の実験的同定は困難な問題であり,蛋白質と非効率的な実験法の低豊度に起因した。Sスルフェニル化部位の計算的同定はSスルフェニル化プロテオームの注釈付けの代替戦略である。本研究では,新しい計算機利用予測器SulCysSiteは多重配列特徴に基づくSスルフェニル化部位の正確な予測,アミノ酸指数特性,二成分アミノ酸コード,位置特異的スコアリングマトリックス,およびプロファイルベースのアミノ酸の組成を含むために開発した。SulCysSiteの予測モデルを学習するために,ランダムフォレスト分類器を適用した。最終SulCysSiteを10倍交差検証試験で0.819のAUC値を達成した。は,他の既存の計算機利用予測因子よりも高い性能を示した。添加では,隠れた複雑な機構はSulCysSiteの予測モデルから抽出したSスルフェニル化部位の理解できる規則(すなわち特徴組合せ)を調べた。SulCysSiteはSスルフェニル化部位の予測のための有用な計算資源である。オンラインインタフェイスとデータセットで公開されている。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *多重化 ,  *タンパク質 ,  予測モデル ,  アミノ酸 ,  *コンピュータ ,  アノテーション ,  翻訳後修飾 ,  計算機利用 ,  プロテオーム ,  脂肪族アミン ,  チオール ,  脂肪族カルボン酸 ,  含硫アミノ酸 ,  第一アミン
準シソーラス用語： 予測因子 ,  検証試験 ,  ランダムフォレスト ,  予測器 ,  *スルフェニル化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N) ,  分子構造  (EB03020Y)

物質索引 (1件)： システイン

タイトルに関連する用語 (7件)： 多重 ,  特徴情報 ,  組み込み ,  蛋白質S ,  スルフェニル化 ,  コンピューター ,  同定