Predictions of hot spot residues at protein-protein interfaces using support vector machines.
Predictions of hot spot residues at protein-protein interfaces using support vector machines.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0016774
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发表时间：
2011-02-28
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Jones DT
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lise S;Buchan D;Pontil M;Jones DT
蛋白质-蛋白质相互作用严重依赖于界面上的几个“热点”残基。热点对结合的自由能做出主要贡献，并且如果突变为丙氨酸，它们可以破坏相互作用。在这里，我们提出了HSPred，一种基于支持向量机（SVM）的方法来预测热点残留物，给出了复杂的结构。HSPred代表了对先前描述的方法的改进（Lise等人，BMC Bioinformatics 2009，10：365）。它通过单独处理涉及精氨酸或谷氨酸残基的预测来实现更高的准确性。这些是原始模型表现不佳的氨基酸类型。因此，我们开发了两个额外的SVM分类器，专门针对这些情况进行了优化。HSPred的总体准确率和召回率分别达到61%和69%，大致相当于10%的改进。所描述的方法的实现可作为web服务器在http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/hspred处获得。它对非商业用户免费。
Protein-protein interactions are critically dependent on just a few ‘hot spot’ residues at the interface. Hot spots make a dominant contribution to the free energy of binding and they can disrupt the interaction if mutated to alanine. Here, we present HSPred, a support vector machine(SVM)-based method to predict hot spot residues, given the structure of a complex. HSPred represents an improvement over a previously described approach (Lise et al, BMC Bioinformatics 2009, 10:365). It achieves higher accuracy by treating separately predictions involving either an arginine or a glutamic acid residue. These are the amino acid types on which the original model did not perform well. We have therefore developed two additional SVM classifiers, specifically optimised for these cases. HSPred reaches an overall precision and recall respectively of 61% and 69%, which roughly corresponds to a 10% improvement. An implementation of the described method is available as a web server at http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/hspred. It is free to non-commercial users.
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