Zinkbindande proteiner är de vanligaste metalloproteinerna i Protein Data Bank där zinkjonerna vanligtvis har katalytiska, regulatoriska eller strukturella roller som är kritiska för proteinets funktion. Exakt förutsägelse av zinkbindande ställen är inte bara användbart för slutsatsen av proteinfunktion utan också viktigt för förutsägelsen av 3D-struktur. Här presenterar vi ett nytt integrativt ramverk som kombinerar flera sekvenser och strukturella egenskaper och grafteoretiska nätverksfunktioner, följt av ett effektivt funktionsval för att förbättra förutsägelsen av zinkbindande platser. Vi undersöker vilken information som kan hämtas från sekvens, struktur och nätverksnivåer som är relevanta för zinkbindande platsprognoser. Vi utför ett tvåstegs funktionsval med hjälp av slumpmässig skog för att ta bort redundanta funktioner och kvantifiera den relativa betydelsen av de återvunna funktionerna. Benchmarking på ett högkvalitativt strukturellt dataset som innehåller 1 103 proteinkedjor och 484 zinkbindande rester, vår metod uppnådde.80% recall med en precision på 75% för zinkbindande rester Cys, Hans, Glu och Asp vid 5-faldig korsvalidering tester, vilket är en 10%-28% högre recall vid 75% lika precision jämfört med SitePredict och zinkfinder på restnivå med samma dataset. Den oberoende testet indikerar också att vår metod har uppnått återkallande av 0,790 och 0,759 vid resthalter respektive proteinnivåer, vilket är en prestanda bättre än de andra två metoderna. Dessutom är AUC (området under kurvan) och AURPC (området under Recall-Precision Curve) enligt vår metod också bättre än de andra två metoderna. Vår metod kan inte bara tillämpas på storskalig identifiering av zinkbindande platser när strukturell information om målet finns tillgänglig, utan ger också värdefulla insikter om viktiga egenskaper som härrör från olika nivåer som kollektivt kännetecknar zinkbindande platser. Skript och datauppsättningar finns tillgängliga på
Zheng m.fl. I Ref föreslogs en omfattande ram för att förutsäga zinkbindande områden genom att använda slumpmässiga skogar för att effektivt välja tvåstegsfunktioner och ta bort redundans.
An Integrative Computational Framework Based on a Two-Step Random Forest Algorithm Improves Prediction of Zinc-Binding Sites in Proteins
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Chemistry']}