Evaluating eukaryotic secreted protein prediction.
Evaluating eukaryotic secreted protein prediction.
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DOI：
10.1186/1471-2105-6-256
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发表时间：
2005-10-14
影响因子：
3
通讯作者：
Ellis LB
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Klee EW;Ellis LB
蛋白质序列注释的改进和注释蛋白质数据库数量的增加推动了越来越多的预测分泌蛋白质的软件工具的发展。本文对SignalP 3.0、SignalP 2.0、TargetP 1.01、PrediSi、Phobius和ProtComp 6.0这六个具有高通量和广泛预测方法的软件程序进行了评估。使用372个无偏真核SwissProt蛋白序列评估预测准确性。TargetP、SignalP 3.0 maximum S-score和SignalP 3.0 D-score为最准确的单项评分（准确率为90-91%）。TargetP阳性预测、SignalP 2.0最大y分数和SignalP 3.0最大s分数的组合使准确率提高了6%。单个预测分数可能非常准确，但几乎所有的准确性都略低于程序作者报告的准确性。通过将多种方法的分数组合成单一的综合预测，可以大大提高预测的准确性。
Improvements in protein sequence annotation and an increase in the number of annotated protein databases has fueled development of an increasing number of software tools to predict secreted proteins. Six software programs capable of high throughput and employing a wide range of prediction methods, SignalP 3.0, SignalP 2.0, TargetP 1.01, PrediSi, Phobius, and ProtComp 6.0, are evaluated. Prediction accuracies were evaluated using 372 unbiased, eukaryotic, SwissProt protein sequences. TargetP, SignalP 3.0 maximum S-score and SignalP 3.0 D-score were the most accurate single scores (90–91% accurate). The combination of a positive TargetP prediction, SignalP 2.0 maximum Y-score, and SignalP 3.0 maximum S-score increased accuracy by six percent. Single predictive scores could be highly accurate, but almost all accuracies were slightly less than those reported by program authors. Predictive accuracy could be substantially improved by combining scores from multiple methods into a single composite prediction.
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DOI：
10.1016/0005-2795(75)90109-9
发表时间：
1975-01-01
期刊：
BIOCHIMICA ET BIOPHYSICA ACTA
影响因子：
--
作者：
MATTHEWS, BW
通讯作者：
MATTHEWS, BW
影响因子：
5.8
作者：
Möller, S;Kriventseva, EV;Apweiler, R
通讯作者：
Apweiler, R
影响因子：
14.9
作者：
Ikeda, M;Arai, M;Shimizu, T
通讯作者：
Shimizu, T
影响因子：
5.6
作者：
Käll, L;Krogh, A;Sonnhammer, ELL
通讯作者：
Sonnhammer, ELL
DOI：
10.1093/protein/10.1.1
发表时间：
1997-01-01
期刊：
PROTEIN ENGINEERING
影响因子：
--
作者：
Nielsen, H;Engelbrecht, J;vonHeijne, G
通讯作者：
vonHeijne, G