Att bestämma proteinernas funktion är ett problem med enorm praktisk påverkan på identifieringen av hämningsmål och orsakerna till biverkningar. Tyvärr är experimentell bestämning av proteinfunktion dyrt och tidskrävande. Därför har algoritmer för beräkningsfunktionsprognoser utvecklats för att fokusera och påskynda denna insats. Dessa algoritmer är jämförelsetekniker som identifierar matchningar av geometriska och kemiska likheter mellan motiv, som representerar kända funktionella platser, och substrukturer av funktionellt okaraktäriserade proteiner (mål). Matcher av statistiskt signifikant geometrisk och kemisk likhet kan identifiera mål med aktiva platser cognade till matchande motiv. Tyvärr, statistiskt signifikanta matcher kan inkludera falska positiva matchningar till funktionellt orelaterade proteiner. Vi inriktar oss på detta problem genom att presentera Cavity Aware Match Augmentation (CAMA), en teknik som använder C-sfärer för att representera aktiva klyftor som måste förbli lediga för ligandbindning. CAMA avvisar träffar på mål utan liknande bindande volymer. På 18 provmotiv konstaterade vi att införandet av C-sfärer eliminerade 80% av falska positiva matchningar och behöll 87% av äkta positiva matchningar som hittades med identiska motiv som saknade C-sfärer. Genom att analysera en rad C-sfärpositioner och -storlekar har vi observerat att vissa C-sfärer med hög effekt eliminerar fler falskt positiva matchningar än andra. Högkvalitativa C-sfärer kan upptäckas med en geometrisk analys som vi kallar Cavity Scaling, vilket gör att vi kan förfina våra ursprungliga hålighetsmedvetna motiv så att de endast innehåller C-sfärer med hög effekt. I avsaknad av expertkunskap, Cavity Skalning kan styra utformningen av hålighetsmedvetna motiv för att eliminera många falska positiva matcher.
Dessutom kan hög effekt volymer i en yta kluvna, som verkar vara avgörande för funktionellt relaterade matcher, automatiskt identifieras för att förfina hålrumsmedvetna motiv REF.
CAVITY-AWARE MOTIFS REDUCE FALSE POSITIVES IN PROTEIN FUNCTION PREDICTION
{'venue': 'Computational systems bioinformatics. Computational Systems Bioinformatics Conference', 'journal': 'Computational systems bioinformatics. Computational Systems Bioinformatics Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}