Bi-factor analysis based on noise-reduction (BIFANR): a new algorithm for detecting coevolving amino acid sites in proteins.
Bi-factor analysis based on noise-reduction (BIFANR): a new algorithm for detecting coevolving amino acid sites in proteins.
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基于降噪的双因子分析（BIFANR）：一种检测蛋白质中共进化氨基酸位点的新算法
DOI：
10.1371/journal.pone.0079764
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Liu B
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu J;Duan X;Sun J;Yin Y;Li G;Wang L;Liu B
先前的统计分析表明，蛋白质中的氨基酸位点以相关的方式而不是独立地进化。即使在线性序列中距离较远，共同进化的氨基酸也可以在三级结构中空间相邻，并构成特定的蛋白质区段。此外，这些蛋白质部门在结构、功能甚至进化上彼此独立。因此，对蛋白质内部蛋白质区段的系统研究将有助于阐明蛋白质的功能。本文提出了一种新的检测氨基酸序列中蛋白质扇区的算法BIFANR（基于降噪的双因子分析）。将BIFANR应用于S1A家族和PDZ家族后，我们进行了内部相关性检验、统计独立性检验、进化速率分析、进化独立性分析和功能分析来评估预测。结果表明，预测的蛋白质区段中的氨基酸在结构、功能和进化上密切相关，而蛋白质区段几乎是统计独立的。结果还表明，蛋白质部门有不同的进化方向。此外，与其他算法相比，BIFANR算法在噪声站点的影响下具有更高的准确性和鲁棒性。
Previous statistical analyses have shown that amino acid sites in a protein evolve in a correlated way instead of independently. Even though located distantly in the linear sequence, the coevolved amino acids could be spatially adjacent in the tertiary structure, and constitute specific protein sectors. Moreover, these protein sectors are independent of one another in structure, function, and even evolution. Thus, systematic studies on protein sectors inside a protein will contribute to the clarification of protein function. In this paper, we propose a new algorithm BIFANR (Bi-factor Analysis Based on Noise-reduction) for detecting protein sectors in amino acid sequences. After applying BIFANR on S1A family and PDZ family, we carried out internal correlation test, statistical independence test, evolutionary rate analysis, evolutionary independence analysis, and function analysis to assess the prediction. The results showed that the amino acids in certain predicted protein sector are closely correlated in structure, function, and evolution, while protein sectors are nearly statistically independent. The results also indicated that the protein sectors have distinct evolutionary directions. In addition, compared with other algorithms, BIFANR has higher accuracy and robustness under the influence of noise sites.
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