Här rapporterar vi ett systematiskt tillvägagångssätt för att förutsäga subcellulär lokalisering (cytoplasma, mitokondriell, nukleär och plasmamembran) av mänskliga proteiner. För det första, stödja vektor maskin (SVM)-baserade moduler för att förutsäga subcellulär lokalisering med hjälp av traditionell aminosyra och dipeptid (i) sammansättning uppnådde total noggrannhet på 76,6 respektive 77,8%. PSI-BLAST, när det utförs med hjälp av en likhetsbaserad sökning mot en icke-redundant databas av experimentellt kommenterade proteiner, gav 73,3% noggrannhet. För att få ytterligare insikt utvecklades en hybridmodul (hybrid1) baserad på aminosyrasammansättning, dipeptidsammansättning och likhetsinformation och uppnådde bättre noggrannhet på 84,9%. Dessutom bygger SVM-moduler på en annan högre orderdipeptid d.v.s. i 2 i 3 och i 4 var också konstruerade för förutsägelse av subcellulär lokalisering av mänskliga proteiner, och övergripande noggrannhet av 79,7, 77, 5 respektive 77, 1% uppnåddes. Dessutom utvecklades en annan SVM-modulhybrid2 med hjälp av traditionella dipeptider (i) och högre orderdipeptid (i 2 i 3 och i 4) kompositioner, vilket gav en total noggrannhet på 81,3 %. Vi utvecklade även SVM modulhybrid3 baserat på aminosyrasammansättning, traditionella och högre ordning dipeptidsammansättningar, och PSI-BLAST utgång och uppnådde en total noggrannhet på 84,4%. En webbserver HSLPred (www.imtech. res.in/raghava/hspred/ eller bioinformatics.uams.edu/ raghava/hspred/) har utformats för att förutsäga subcellulär lokalisering av humana proteiner med hjälp av ovanstående metoder. Det framgångsrika slutförandet av ett mänskligt genomprojekt har gett enorma mängder sekvensdata. Analys av dessa data för att extrahera den biologiska informationen kan ha djupgående konsekvenser för biomedicinsk forskning. Därför är gruvdrift av biologisk information eller funktionell notering av staplade sekvensdata en stor utmaning för det moderna forskarsamhället. Bestämning av funktioner av alla dessa proteiner med experimentella metoder är en svår och tidskrävande uppgift. Traditionellt har liknande sökbaserade verktyg använts för funktionella annoteringar av proteiner (1). Detta tillvägagångssätt misslyckas när okänd fråga protein inte har betydande homologi till proteiner av kända funktioner. Proteinernas funktioner är nära relaterade till dess cellulära attribut, såsom subcellulär lokalisering och dess samband med lipidbiskiktet (subcellulär lokalisering) (2, 3); därför måste de relaterade proteinerna lokaliseras i samma cellfack för att samarbeta mot en gemensam funktion (4). Dessutom kan information om lokalisering av proteiner med känd funktion ge insikt om dess engagemang i specifika metaboliska vägar (5-7). Därför har ett försök gjorts att förutsäga subcellulär lokalisering av proteiner för att belysa funktionen. Flera metoder har utarbetats tidigare för att förutsäga subcellulär lokalisering av eukaryotiska och prokaryotiska proteiner med hjälp av olika metoder och datamängder (8). Den vanligaste metoden använder anpassning eller likhetssökning mot en experimentellt kommenterad databas. Men detta tillvägagångssätt misslyckas i avsaknad av betydande likhet mellan frågan och målproteinsekvenser (1). En annan populär metod är baserad på identifiering av sekvensmotiv såsom signalpeptid eller kärnlokaliseringssignal (9). Detta tillvägagångssätt har begränsats av iakttagelsen att alla proteiner som finns i ett fack inte har ett universellt motiv. För att övervinna dessa begränsningar, flera maskininlärning teknik-baserade metoder, såsom artificiella neurala nätverk och stöd vektor maskiner (SVMs), 1 har utvecklats för att förutsäga subcellulär lokalisering av proteiner. Dessa metoder är baserade på flera egenskaper hos proteinsekvenser såsom igenkänning av N-terminal sorteringssignaler eller sammansättningen av aminosyror. Dessa metoder förutsäger subcellulär lokalisering antingen för prokaryota eller eukaryota proteiner, såsom PSORT (10) och TargetP (11) för eukaryoter och SubLoc (8) och NNPSL (1) för både prokaryoter och eukaryoter, med god noggrannhet (-70 %). Nyligen har vår grupp också utvecklat en ny hybrid metod, ESLPred, som förutsäger de fyra större subcellulära lokaliseringarna (nukleära, cytoplasmaiska, mitokondriella och extracellulära) av eukaryota proteiner med en total noggrannhet på 88% (12). Såvitt vi vet finns det ingen metod för att förutsäga subcellulär lokalisering av mänskliga proteiner. Tillgången till sekvensdata av mänskliga gener under de senaste åren kräver en tillförlitlig och exakt metod för förutsägelse av subcellulär lokalisering av mänskliga proteiner. I den aktuella studien har ett systematiskt försök gjorts att utveckla en metod för subcellulär lokalisering av humana proteiner. SVM-modulerna baserade på olika egenskaper hos proteiner såsom aminosyrasammansättning och dipeptidsammansättning av proteiner har konstruerats. Dessutom har en liknande sökbaserad modul, HuPSI-BLAST, också utvecklats, med hjälp av PSI-BLAST för att förutsäga lokaliseringen av människa
Garg et al REF introducerade en systematisk ap-proach för att förutsäga subcellulära localizations(SL) av mänskliga proteiner.
Support vector machine-based method for subcellular localization of human proteins using amino acid compositions, their order, and similarity search
{'venue': 'The Journal of Biological Chemistry', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}