ConSurf 2005: the projection of evolutionary conservation scores of residues on protein structures.
ConSurf 2005: the projection of evolutionary conservation scores of residues on protein structures.
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DOI：
10.1093/nar/gki370
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发表时间：
2005-07-01
影响因子：
14.9
通讯作者：
Ben-Tal N
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Landau M;Mayrose I;Rosenberg Y;Glaser F;Martz E;Pupko T;Ben-Tal N
对于维持蛋白质的三维结构和/或其功能（例如催化活性、与配体、DNA或其他蛋白质的结合）至关重要的关键氨基酸位置通常受到强烈的进化限制。因此，残基的生物学重要性通常与其在蛋白质家族中的进化保护水平相关。ConSurf（）是一个基于网络的工具，可以自动计算进化守恒分数，并通过用户友好的界面将它们映射到蛋白质结构上。蛋白质结构和功能上重要的区域通常表现为进化上保守的残基斑块，它们在空间上彼此靠近。我们在这里介绍3.0版的ConSurf。这个新版本包括一个经验贝叶斯方法，用于得分守恒，它比早期版本中使用的最大似然方法更准确。现在可以通过一些高级选项控制计算中的各种附加步骤，从而进一步提高计算的准确性。此外，ConSurf 3.0版本还包括对推断的氨基酸守恒分数的置信度度量。
Key amino acid positions that are important for maintaining the 3D structure of a protein and/or its function(s), e.g. catalytic activity, binding to ligand, DNA or other proteins, are often under strong evolutionary constraints. Thus, the biological importance of a residue often correlates with its level of evolutionary conservation within the protein family. ConSurf () is a web-based tool that automatically calculates evolutionary conservation scores and maps them on protein structures via a user-friendly interface. Structurally and functionally important regions in the protein typically appear as patches of evolutionarily conserved residues that are spatially close to each other. We present here version 3.0 of ConSurf. This new version includes an empirical Bayesian method for scoring conservation, which is more accurate than the maximum-likelihood method that was used in the earlier release. Various additional steps in the calculation can now be controlled by a number of advanced options, thus further improving the accuracy of the calculation. Moreover, ConSurf version 3.0 also includes a measure of confidence for the inferred amino acid conservation scores.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/8.3.275
发表时间：
1992-06-01
期刊：
COMPUTER APPLICATIONS IN THE BIOSCIENCES
影响因子：
--
作者：
JONES, DT;TAYLOR, WR;THORNTON, JM
通讯作者：
THORNTON, JM
影响因子：
56.9
作者：
Doyle, DA;Cabral, JM;MacKinnon, R
通讯作者：
MacKinnon, R
影响因子：
5.8
作者：
Glaser, F;Pupko, T;Ben-Tal, N
通讯作者：
Ben-Tal, N
影响因子：
5.6
作者：
Deprez, C;Lloubès, R;Blanchard, L
通讯作者：
Blanchard, L
影响因子：
1.7
作者：
Friedman, N;Ninio, M;Pupko, T
通讯作者：
Pupko, T