Motivering: Specifik icke-kovalent bindning av metalljoner och ligander, såsom nukleotider och cofaktors, är avgörande för funktionen hos många proteiner. Beräkningsmetoder är användbara för att förutsäga placeringen av sådana bindande platser när experimentell information saknas. Metoder som använder strukturell information, när sådan finns tillgänglig, är särskilt lovande eftersom de potentiellt kan identifiera icke sammanhängande bindningsmotiv som inte kan hittas endast med hjälp av aminosyrasekvensen. Dessutom är en prediktionsmetod som kan använda modeller med låg upplösning fördel eftersom strukturer med hög upplösning endast är tillgängliga för en relativt liten bråkdel av proteiner. Resultat: SitePredict är en maskininlärningsbaserad metod för att förutsäga bindningsställen i proteinstrukturer för specifika metalljoner eller små molekyler. Metoden använder Random Forest-klassificerare som är utbildade på olika resthaltsbaserade platsegenskaper, inklusive rumslig klustring av resthaltstyper och evolutionärt bevarande. SitePredict testades genom korsvalidering på en uppsättning kända bindningsställen för sex olika metalljoner och fem olika små molekyler i en icke-redundant uppsättning protein-ligand komplexa strukturer. Prediktionsresultatet var bra för alla ligander som beaktades, vilket återspeglas av AUC-värden på minst 0,8. Dessutom visade ett mer realistiskt test på obundna strukturer endast en liten minskning av noggrannheten. De egenskaper som bidrar mest till förutsägelsen noggrannhet av varje ligand undersöktes också. Slutligen diskuteras exempel på förutsagda bindningsställen i homologimodeller och okaraktäriserade proteiner. Tillgänglighet: Förutsägelseresultat för alla PDB-proteinstrukturer och modeller för humanprotein homologi finns tillgängliga på http://sitepredict.org/.
Bordner REF presenterade en maskininlärningsbaserad metod som kallas SitePredict med hjälp av en slumpmässig skogsstrategi för att förutsäga bindningsplatser i proteinstrukturer.
Predicting small ligand binding sites in proteins using backbone structure
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}