Gibbs sampling and helix-cap motifs.
Gibbs sampling and helix-cap motifs.
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DOI：
10.1093/nar/gki842
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发表时间：
2005
影响因子：
14.9
通讯作者：
Wingreen NS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kruus E;Thumfort P;Tang C;Wingreen NS
蛋白质骨架具有特征性的二级结构，包括α-螺旋和β-折叠。局部采用哪种结构受到蛋白质的局部氨基酸序列的强烈影响。从序列到结构的精确（概率）映射对于二级结构预测和蛋白质设计都是有价值的。对于α-螺旋帽的情况，我们测试是否可以通过使用结构的宽松定义自洽地改进序列-结构映射的信息内容。我们推导出螺旋帽序列基序使用数据库螺旋分配已知结构的蛋白质。这些图案的细化使用吉布斯采样在竞争中与一个空的主题。然后重复Gibbs采样，允许±1个氨基酸残基的移码，以找到总信息含量更高的序列基序。所有的螺旋帽基序被发现具有良好的泛化能力，通过对一小部分非冗余蛋白质的训练和对一个更大的集合的测试来判断。对于总体预测目的，使用所有训练示例的移码基序产生了最好的结果。使用所有训练示例的一部分的移码基序在顶级预测中的真阳性方面表现最好。然而，没有移码的主题也表现良好，尽管总信息内容减少了大约三分之一。
Protein backbones have characteristic secondary structures, including α-helices and β-sheets. Which structure is adopted locally is strongly biased by the local amino acid sequence of the protein. Accurate (probabilistic) mappings from sequence to structure are valuable for both secondary-structure prediction and protein design. For the case of α-helix caps, we test whether the information content of the sequence–structure mapping can be self-consistently improved by using a relaxed definition of the structure. We derive helix-cap sequence motifs using database helix assignments for proteins of known structure. These motifs are refined using Gibbs sampling in competition with a null motif. Then Gibbs sampling is repeated, allowing for frameshifts of ±1 amino acid residue, in order to find sequence motifs of higher total information content. All helix-cap motifs were found to have good generalization capability, as judged by training on a small set of non-redundant proteins and testing on a larger set. For overall prediction purposes, frameshift motifs using all training examples yielded the best results. Frameshift motifs using a fraction of all training examples performed best in terms of true positives among top predictions. However, motifs without frameshifts also performed well, despite a roughly one-third lower total information content.
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蛋白质结构预测的实践经验教训。
影响因子：
14.9
作者：
Ginalski, K;Grishin, NV;Godzik, A;Rychlewski, L
通讯作者：
Rychlewski, L
影响因子：
2.9
作者：
Pal, L;Dasgupta, B;Chakrabarti, P
通讯作者：
Chakrabarti, P
DOI：
10.1080/07391102.2000.10506570
发表时间：
2000-04-01
影响因子：
4.4
作者：
Bansal, M;Kumar, S;Velavan, R
通讯作者：
Velavan, R
影响因子：
8
作者：
Ho, BK;Thomas, A;Brasseur, R
通讯作者：
Brasseur, R
影响因子：
5.7
作者：
Anderson, CAF;Palmer, AG;Rost, B
通讯作者：
Rost, B