DNA-bindande proteiner spelar en avgörande roll i olika cellulära processer. Att utveckla verktyg med hög genomströmning för att snabbt och effektivt identifiera DNA-bindande proteiner är en av de stora utmaningarna inom genomanmärkning. Även om många ansträngningar har gjorts i detta avseende, krävs det ytterligare ansträngningar för att öka förutsägelsens makt. Genom att införliva funktionerna i den allmänna formen av pseudo aminosyra sammansättning som extraherades från proteinsekvenser via "'grå modell'" och genom att anta slumpmässiga skogsdrift motor, föreslog vi en ny prediktor, kallas iDNA-Prot, för att identifiera okaraktäriserade proteiner som DNA-bindande proteiner eller icke-DNA-bindande proteiner baserat på deras aminosyra sekvenser information ensam. Den totala framgången med iDNA-Prot var 83,96% som erhölls via jackknife tester på en nybyggd sträng benchmark dataset där inget av de proteiner som ingår har §25% pairwise sekvens identitet till någon annan i en samma delmängd. Förutom att uppnå hög framgång är beräkningstiden för iDNA-Prot anmärkningsvärt kortare jämfört med de relevanta befintliga prediktorerna. Därför förväntas att iDNA-Prot kan bli ett användbart verktyg med hög genomströmning för storskalig analys av DNA-bindande proteiner. Som en användarvänlig webbserver är iDNA-Prot fritt tillgängligt för allmänheten på webbplatsen http://icpr.jci.edu.cn/bioinfo/iDNA-Prot eller http://www.jci-bioinfo.cn/iDNAProt. För att underlätta för de allra flesta experimentella forskare ges dessutom en steg-för-steg-guide om hur man använder webbservern för att få önskat resultat.
Lin m.fl. REF kombinerade slumpmässig skog med en grå modell för identifiering av DNA-bindande proteiner.
iDNA-Prot: Identification of DNA Binding Proteins Using Random Forest with Grey Model
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}