Frage:
Was ist die optimale Rahmengröße für Methoden zur Vorhersage der Sekundärstruktur von Proteinen?
ablmf
2011-12-15 03:47:07 UTC
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Die ganze Frage lautet

Was ist die optimale Rahmengröße für die Protein-Sekundärstruktur-Vorhersagemethoden der zweiten und dritten Generation? Begründen Sie Ihre Antwort.

Ich erinnere mich, dass dies etwas mit der durchschnittlichen Länge der Alpha-Helix zu tun hat. Genauer gesagt 3 auf beiden Seiten einer Site. Insgesamt sollte die Rahmenlänge also 7 sein. Aber ich kann mich nicht an den Grund für das Argument erinnern.

Was denken Sie?


Nach Aussage meines Professors In der Klasse basiert die 2. und 3. Generation der Rekonstruktion der Proteinsekundärstruktur auf statistischen Daten mehrerer aufeinanderfolgender Reste. Ich denke, was er mit "Rahmengröße" meinte, ist, wie viele benachbarte Reste wir im Algorithmus berücksichtigen sollten.

Drei antworten:
#1
+11
Gergana Vandova
2011-12-15 03:57:19 UTC
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Mit Rahmengröße meinen Sie Schiebefenster?

Ich weiß, wenn Sie eine Sekundärstruktur eines Transmembranproteins vorhersagen möchten, sollte Ihre Fenstergröße 20 Aminosäuren betragen (dies ist der Durchschnitt Länge von 1 Transmembran-Alpha-Helix, die sich durch die Membran erstreckt).

Ich habe dieses Papier von Chen, Kurgan und Ruan [1] sup> gefunden.

Grundsätzlich heißt es, dass die Fenstergröße hängt davon ab, nach welcher Art von Muster Sie suchen, aber im Allgemeinen sollten 19 Reste optimal sein.

Auch Prädiktoren für Sekundärstrukturen beruhen auf vielen Merkmalen wie Hydrophobizität, fehlenden Koordinaten in Röntgenstrukturen, B-Faktoren, Motiven usw.


  1. Chen K, Kurgan L, Ruan J . 2006. Optimierung der Schiebefenstergröße für die Vorhersage der Proteinstruktur. CIBCB '06: 2006 IEEE-Symposium für Computational Intelligence und Bioinformatik sowie Computational Biology, S. 1-7, 28-29, doi: 10.1109 / CIBCB.2006.330959.
Das ist das Problem der Computerbiologie - manchmal ist es schwierig zu finden, was genau ein Begriff bedeutet. Aber ich glaube, mein Professor hat nach einer allgemeinen Prädikation der Proteinsekundärstruktur gefragt, nicht nach Transmemebranprotein.
#2
+4
Larry_Parnell
2012-03-01 08:33:02 UTC
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OK, also 2 Antworten, die jeweils unterschiedliche Proteinsegmente unterschiedlicher Typen / Funktionen / Strukturen betreffen, aber keine Antwort, die wirklich zum Kern der Frage führt. Aufgrund des Hausaufgaben-Tags bin ich versucht, nicht zu antworten - dies sollte der Schüler selbst erreichen. Also werde ich eine allgemeine Antwort geben, um Sie zum Nachdenken anzuregen. Grundsätzlich wird ein solcher Wert - sei es 7 oder 20 für TMs oder 13 - empirisch bestimmt.

#3
+3
shigeta
2011-12-15 04:40:35 UTC
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Ich fand heraus, dass 13 für neuronale Netze und die SVM-Leistung von Sekundärstrukturinformationen am besten funktioniert, als ich dies in R ausführte.

Irgendein Grund dahinter?


Diese Fragen und Antworten wurden automatisch aus der englischen Sprache übersetzt.Der ursprüngliche Inhalt ist auf stackexchange verfügbar. Wir danken ihm für die cc by-sa 3.0-Lizenz, unter der er vertrieben wird.
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