Bakgrund: Att upptäcka avlägsna homologier genom direkt jämförelse av proteinsekvenser är fortfarande en utmanande uppgift. Vi hade tidigare utvecklat en likhetspoäng mellan sekvenser, som kallas en lokal anpassningskärna, som uppvisar bra prestanda för denna uppgift i kombination med en stödvektormaskin. Den lokala anpassningskärnan beror på en aminosyrasubstitutionsmatris. Eftersom vanliga BLOSUM- eller PAM-matriser för poängsättning av aminosyramatcher har optimerats för att användas i kombination med Smith-Waterman-algoritmen, kan matriserna som är optimala för den lokala anpassningskärnan vara olika. Resultat: I motsats till den lokala anpassning poäng som beräknas av Smith-Waterman algoritm, den lokala anpassning kärnan är olika med avseende på aminosyra substitution och dess derivat kan beräknas effektivt genom dynamisk programmering. Vi optimerade substitutionsmatrisen genom att ställa in en objektiv funktion som mäter hur väl den lokala anpassningskärnan diskriminerar homologer från icke-homologer i COG-databasen. Den lokala anpassningskärnan uppvisar bättre prestanda när den använder matriserna och gapparametrarna optimerade av detta förfarande än när den använder matriserna optimerade för Smith-Waterman-algoritmen. Dessutom kan de matriser och gapparametrar som optimerats för den lokala anpassningskärnan också användas framgångsrikt av Smith-Waterman-algoritmen. Detta optimeringsförfarande leder till användbara substitutionsmatriser, både för den lokala anpassningskärnan och Smith-Waterman-algoritmen. Den bästa prestandan för homologidetektion erhålls genom den lokala anpassningskärnan.
För att övervinna nackdelen av iterativa metoder för uppgiften att upptäcka avlägsen homologi i proteinsekvenser, REF optimera genom lutning nedstigning en objektiv funktion som syftar till att gynna diskriminering mellan positiva och negativa exempel.
Optimizing amino acid substitution matrices with a local alignment kernel
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Biology']}