DILIMOT: discovery of linear motifs in proteins.
DILIMOT: discovery of linear motifs in proteins.
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DOI：
10.1093/nar/gkl159
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发表时间：
2006-07-01
影响因子：
14.9
通讯作者：
Russell RB
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Neduva V;Russell RB
蛋白质功能基序的发现在现代生物学中至关重要。3-10个残基的小片段在蛋白质相互作用、翻译后修饰和运输中起关键作用。DILIMOT（DIlparation of LInear MOTifs）是一个服务器，用于预测一组蛋白质中的这些短线性基序。给定一组共享共同功能特征（例如相互作用伙伴或定位）的序列，该方法发现统计上过度代表的基序可能对此负责。输入序列首先通过一组过滤器以去除不太可能包含线性基序实例的区域。然后在剩余的序列中发现基序，并根据统计数据进行排名，该统计数据衡量了相关物种中同源物的过度代表性和保守性。结果通过可视化界面显示，便于阅读。该服务器位于
Discovery of protein functional motifs is critical in modern biology. Small segments of 3–10 residues play critical roles in protein interactions, post-translational modifications and trafficking. DILIMOT (DIscovery of LInear MOTifs) is a server for the prediction of these short linear motifs within a set of proteins. Given a set of sequences sharing a common functional feature (e.g. interaction partner or localization) the method finds statistically over-represented motifs likely to be responsible for it. The input sequences are first passed through a set of filters to remove regions unlikely to contain instances of linear motifs. Motifs are then found in the remaining sequence and ranked according to a statistic that measure over-representation and conservation across homologues in related species. The results are displayed via a visual interface for easy perusal. The server is available at
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