Advantages of combined transmembrane topology and signal peptide prediction--the Phobius web server.
Advantages of combined transmembrane topology and signal peptide prediction--the Phobius web server.
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DOI：
10.1093/nar/gkm256
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发表时间：
2007-07
影响因子：
14.9
通讯作者：
Sonnhammer EL
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Käll L;Krogh A;Sonnhammer EL
当使用常规的跨膜拓扑结构和信号肽预测因子（例如TMHMM和SignalP）时，这两种类型的预测之间存在大量重叠。将这些方法应用于五个完整的蛋白质组，我们发现30-65%的预测信号肽和25-35%的预测跨膜拓扑结构重叠。这削弱了5-10%的蛋白质组的预测，因此这是蛋白质注释中的一个重要问题。为了解决这个问题，我们以前设计了一个隐马尔可夫模型，Phobius，它结合了跨膜拓扑结构和信号肽预测。该方法在跨膜片段和信号肽之间做出最佳选择，并且还允许约束和同源性富集的预测。我们在这里提出了一个Web界面（http：phobius.cgb.ki.se和http://phobius.binf.ku.dk）来访问Phobius。
When using conventional transmembrane topology and signal peptide predictors, such as TMHMM and SignalP, there is a substantial overlap between these two types of predictions. Applying these methods to five complete proteomes, we found that 30–65% of all predicted signal peptides and 25–35% of all predicted transmembrane topologies overlap. This impairs predictions of 5–10% of the proteome, hence this is an important issue in protein annotation. To address this problem, we previously designed a hidden Markov model, Phobius, that combines transmembrane topology and signal peptide predictions. The method makes an optimal choice between transmembrane segments and signal peptides, and also allows constrained and homology-enriched predictions. We here present a web interface (http://phobius.cgb.ki.se and http://phobius.binf.ku.dk) to access Phobius.
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