Distributioner av ryggraden dihedral vinklar av proteiner har studerats i över 40 år. Många statistiska analyser har presenterats, men endast en handfull sannolikhetstätheter är allmänt tillgängliga för användning i strukturvalidering och strukturförutsägelsemetoder. De tillgängliga distributionerna skiljer sig åt på ett antal viktiga sätt, vilket avgör hur användbara de är för olika ändamål. Dessa inkluderar: 1) indatastorlek och kriterier för strukturinklusion (upplösning, R-faktor, etc.); 2) filtrering av misstänkta konformationer och avvikelser med hjälp av B-faktorer eller andra egenskaper; 3) sekundär struktur av ingångsdata (t.ex. om helix och ark ingår; om beta varv ingår); 4) den metod som används för att bestämma sannolikhet densiteter från enkla histogram till modern icke-parametrisk densitet uppskattning; och 5) huruvida de inkluderar närmaste granneffekter på fördelningen av konformationer i olika regioner av Ramachandran kartan. I detta arbete, Ramachandran sannolikhetsfördelningar presenteras för rester i protein loopar från en hög upplösning datauppsättning med filtrering baserad på beräknade elektrontätheter. Distributioner för alla 20 aminosyror (med cis och transprolin behandlas separat) har fastställts, liksom 420 vänster-grannar och 420 höger-grannar beroende fördelningar. Den granne-oberoende och granne-beroende sannolikhet densiteter har noggrant uppskattats med Bayesian nonparametrisk statistisk analys baserad på Dirichlet processen. I synnerhet använde vi hierarkiska Dirichlet process priors, som gör det möjligt att dela information mellan densiteter för en viss resthalt typ och olika grannrester typer. De resulterande distributionerna testas i en loop modellering riktmärke med programmet Rosetta, och visas för att förbättra protein loop konformation förutsägelse avsevärt. Distributionerna finns tillgängliga på http://dunbrack.fccc.edu/hdp.
Ting m.fl. skapade ett bibliotek av Ramachandran distributioner av loop torsion vinklar, genereras från en högkvalitativ uppsättning proteiner och representeras med en hierarkisk Dirichlet process modell REF.
Neighbor-Dependent Ramachandran Probability Distributions of Amino Acids Developed from a Hierarchical Dirichlet Process Model
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}