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J-GLOBAL ID：201702244663690472   整理番号：17A0891438

Signal-3L 2.0:残基-ドメインクロスレベル特徴を組み入れることによる蛋白質シグナルペプチド予測を増強するための階層的混合モデル

Signal-3L 2.0: A Hierarchical Mixture Model for Enhancing Protein Signal Peptide Prediction by Incorporating Residue-Domain Cross-Level Features

著者 (2件)： ZHANG Yi-Ze ,  SHEN Hong-Bin
資料名： Journal of Chemical Information and Modeling  (Journal of Chemical Information and Modeling)
巻： 57  号： 4  ページ： 988-999  発行年： 2017年04月 
JST資料番号： A0294A  ISSN： 1549-9596  CODEN： JCISD8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シグナルペプチド(SP)を自動認識するためのシステムであるSignal-3L 2.0を開発した。Signal-3L 2.0は,球状蛋白質からのSPと膜貫通ヘリックス(TMH)蛋白質の識別,TMP蛋白質におけるSP蛋白質の識別およびSP蛋白質の切断部位の識別を行う。これらは統計的機械学習,機能ドメインクロスレベル特徴アプローチ,および統計ならびにアラインメントベースの保存スコアリングの混合モデルに基づいて行う。実験的にSP蛋白質と検証された蛋白質を加えたSPID15データベースを用いてSPの特定精度を評価したところ,Signal-3L 2.0により82.1~100%の精度でSPおよび切断部位を特定することができた。Signal-3L 2.0の特定能力は,対象とするSPの起源生物種(グラム陰性菌,グラム陽性菌,真核生物)によって変化し,グラム陰性菌を対象としたときに最も高くなった。Signal-3L 2.0は高精度で蛋白質のSPおよびその切断部位を特定することができるツールとして有用であると結論付けた。

シソーラス用語： タンパク質 ,  *シグナルペプチド ,  *予測技法 ,  *モデル ,  パターン認識 ,  球状タンパク質 ,  ヘリックス構造 ,  膜貫通タンパク質 ,  *機械学習 ,  精度 ,  グラム陰性菌 ,  分類 ,  グラム陽性菌 ,  真核生物
準シソーラス用語： *蛋白質構造予測 ,  *階層モデル ,  混合モデル ,  自動認識 ,  膜貫通ヘリックス ,  *統計的機械学習 ,  予測精度 ,  SVM分類

分類 (3件)： 理論生物学一般  (EA02010D) ,  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)： 残基 ,  蛋白質 ,  シグナルペプチド ,  予測 ,  増強 ,  混合モデル