Globin-like蛋白质折叠类型识别

• 作者: 任文科 徐海松 李晓琴
• 来源期刊: 生物化学与生物物理进展
• 学科: 化学
• 关键词: 蛋白质 折叠类型识别 Globin-like 隐马尔科夫模型 结构比对
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 548-554
• 页数: 7页
• 分类号: Q615|Q51|O629.7
• 字数: 2722字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3282.2008.05.010

摘要

蛋白质折叠类型识别是蛋白质结构研究的重要内容.以SCOP中的Globin-like折叠为研究对象,选择其中序列同一性小于25%的17个代表性蛋白质为训练集,采用机器和人工结合的办法进行结构比对,产生序列排比,经过训练得到了适合Globin-like折叠的概形隐马尔科夫模型(profile HMM)用于该折叠类型的识别.以Astrall.65中的68057个结构域样本进行检验,识别敏感度为99.64%,特异性100%.在折叠类型水平上,与Pfam和SUPERFAMILY单纯使用序列比对构建的HMM相比,所用模型由多于100个归为一个,仍然保持了很高的识别效果.结果表明:对序列相似度很低但具有相同折叠类型的蛋白质,可以通过引入结构比对的方法建立统一的HMM模型,实现高准确率的折叠类型识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓琴	北京工业大学生命科学与生物工程学院	28	71	5.0	6.0
2	任文科	北京工业大学生命科学与生物工程学院	3	19	3.0	3.0
3	徐海松	北京工业大学生命科学与生物工程学院	9	39	3.0	5.0