抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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背景:蛋白質は,組成的なバイアス領域(CB)を含むことが多い,すなわち,アミノ酸残基の種類の小さなサブセットから作製される。これらのCB領域は,例えば,アスパラギン残基およびグルタミン残基が豊富なプリオン形成領域およびプリオン様領域など,機能的に重要であり得る。結果:ここでは,CB領域にすばやく注釈を付けることができる新しいプログラムfLPSを報告する。それは,単一残基および複数残基の偏りの両方を発見する。それは確率最小化のプロセスを通して働く。第1に,コンティグは,バイアスの度合いの低い配列ウィンドウの各アミノ酸タイプに対して構築される。第2に,これらのコンティグは,低確率サブシーケンス(LPS)について徹底的に探索される。第3に,そのようなLPSは,可能な多重残基バイアスへの合併について反復的に評価される。これらの各段階では,必要がない限り,確率計算を回避または遅延させるための効率測定が行われる。現行のデスクトップワークステーションでは,fLPSアルゴリズムは酵母プロテオームのバイアスされた領域(>5700配列)を1秒未満で,現在のTrEMBLデータベース全体(6500万以上の配列)を約1時間でアノテートでき,デフォルトパラメータを使用して,一般的に使用されるプログラムSEGより2倍以上高速である。fLPSは,より短いCB領域(しばしば「複雑さの低い配列」と呼ばれる種類のもの)と,長時間の配列にわたってのみ検出可能なより軽度のバイアスの両方を発見する。結論:fLPSは,メタゲノミクスプロジェクトのような非常に大きな蛋白質データセットを容易に扱うことができる。これは,類似のCB領域を有する蛋白質を探索し,関心のある蛋白質についてCB領域について機能的推論を行うのに有用である。fLPSパッケージはhttp://biology.mcgill.ca/faculty/harrison/flps.htmlか,またはhttps://github.com/pmharrison/flpsから入手するか,この記事の補足でにある。(翻訳著者抄録)
