Protein surface matching by combining local and global geometric information.
Protein surface matching by combining local and global geometric information.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0040540
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Zhang J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ellingson L;Zhang J
蛋白质结合位点的比较是根据蛋白质结构信息预测蛋白质功能的有效手段。尽管这个问题的重要性和许多研究在过去，它仍然是非常具有挑战性的预测结合配体的蛋白质结合位点的原子结构。在这里，我们基于迭代最近点（ICP）算法设计了一种新算法TIPSA（基于三角测量的迭代最近点蛋白质表面对齐）。TIPSA的目标是找到两个蛋白质结合位点之间可以叠加的原子的最大数量，其中任何一对叠加的原子的距离都小于给定的阈值。搜索从从3D Delaunay三角剖分获得的两个结合位点之间的相似四面体开始，并使用匈牙利算法来寻找额外的匹配原子。我们发现，由于蛋白质结合位点的可塑性，匹配蛋白质结合位点的点云的刚体是不足以令人满意的结合配体预测。我们进一步整合了全局几何信息，结合位点原子的回转半径，并使用最近邻分类进行结合位点预测。在基准数据上进行测试，我们的方法达到了与文献中最好的方法相当的性能，同时提供了共同的原子集和原子对应。
Comparison of the binding sites of proteins is an effective means for predicting protein functions based on their structure information. Despite the importance of this problem and much research in the past, it is still very challenging to predict the binding ligands from the atomic structures of protein binding sites. Here, we designed a new algorithm, TIPSA (Triangulation-based Iterative-closest-point for Protein Surface Alignment), based on the iterative closest point (ICP) algorithm. TIPSA aims to find the maximum number of atoms that can be superposed between two protein binding sites, where any pair of superposed atoms has a distance smaller than a given threshold. The search starts from similar tetrahedra between two binding sites obtained from 3D Delaunay triangulation and uses the Hungarian algorithm to find additional matched atoms. We found that, due to the plasticity of protein binding sites, matching the rigid body of point clouds of protein binding sites is not adequate for satisfactory binding ligand prediction. We further incorporated global geometric information, the radius of gyration of binding site atoms, and used nearest neighbor classification for binding site prediction. Tested on benchmark data, our method achieved a performance comparable to the best methods in the literature, while simultaneously providing the common atom set and atom correspondences.
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影响因子：
1.7
作者：
Chen, Brian Y.;Fofanov, Viacheslav Y.;Kavraki, Lydia E.
通讯作者：
Kavraki, Lydia E.
站点基础：用于基于结构的蛋白质 - 配体结合位点比较的数据库。
影响因子：
14.9
作者：
Gold ND;Jackson RM
通讯作者：
Jackson RM
影响因子：
5.6
作者：
Kahraman, Abdullah;Morris, Richard J.;Thornton, Janet M.
通讯作者：
Thornton, Janet M.
DOI：
10.1109/34.121791
发表时间：
1992-02-01
影响因子：
23.6
作者：
BESL, PJ;MCKAY, ND
通讯作者：
MCKAY, ND
影响因子：
8
作者：
Kinoshita, K;Nakamura, H
通讯作者：
Nakamura, H