En heuristisk algoritm för att associera Gene Ontology (GO) definierade molekylära funktioner till proteindomäner som listas i ProDom- och CDD-databaserna beskrivs. Algoritmen genererar regler för funktionsdomänföreningar baserade på skärningspunkten mellan funktioner som tilldelats genprodukter av GO-konsortiet som innehåller ProDom och/eller CDD-domäner på olika nivåer av sekvenslikviditet. Den hierarkiska karaktären av GO molekylära funktioner införlivas i regelgenerering. Manuell granskning av en delmängd av de regler som genereras indikerar en noggrannhetsgrad på 87 % för ProDom-regler och 84 % för CDD-regler. Nyttan av dessa associationer är att nya sekvenser kan tilldelas en putativ funktion om det finns tillräcklig likhet med en ProDom- eller CDD-domän för vilken en eller flera GO-funktioner har associerats. Även om funktionella uppdrag i allt högre grad görs för genprodukter från modellorganismer, är det troligt att forskarnas behov kommer att fortsätta att överträffa kuratorernas ansträngningar, särskilt för icke-modellorganismer. En jämförelse gjordes med andra metoder när det gäller täckning och överenskommelse, vilket visar på nyttan med metoden. Domänfunktionsföreningarna och funktionsuppdragen finns tillgängliga på vår webbplats http://www.cbil.upenn.edu/GO. Ett viktigt tidigt steg i den postgenomiska eran är karakteriseringen av genprodukternas biokemiska funktioner. Exakta beräkningsprognoser är en användbar resurs för både samhället i stort och curatorerna som så småningom tilldelar funktionen till genprodukter. Gene Ontology (GO) (Gene Ontology Consortium 2001) är en ontologi, det vill säga en databas med överenskomna termer för molekylära funktioner, biologiska processer och cellkomponenter. GO inkluderar också relationer mellan termer som specialisering eller partiella relationer. GO utvecklades för att underlätta en effektiv användning av denna information. Vi presenterar en automatisk metod för att utnyttja curated GO-funktionsnotering av proteiner för att associera GO-termer med proteindomäner som sedan kan appliceras på proteiner som innehåller någon av domänerna. Vi antar att de funktioner som ett protein kan utföra bestäms av de proteindomäner som det innehåller. Vi använder den enklaste möjliga modellen av detta slag; varje domän bidrar med en funktion oberoende av någon annan domän i proteinet. Grunden för algoritmen, illustrerad i Figur 1, är att identifiera, med hjälp av en korsning förfarande, GO funktioner gemensamma för en uppsättning proteiner som vardera innehåller en domän. Vi avgör om ett protein har en domän med sekvenslikhet. Som en del av processen att associera GO-funktioner med en domän, bestämmer vi en p-värde tröskel för varje domän som indikerar den nivå av likhet som behövs för att ge funktion. Som Hegyi och Gerstein (2001) har visat är detta en viktig fråga. Vi jämför detta tillvägagångssätt med jämförelsen av hela proteiner där likheter kan finnas mellan regioner som inte är ansvariga för den överförda annotationen (Myers et al. År 2000............................................................................................................ En utvärdering av alla sekvenser som tilldelats en funktion krävs för att fastställa de väsentliga sekvensegenskaperna hos funktionen (Henikoff och Henikoff 1994; Bateman et al. 1999; Corpet m.fl. 1999; Hofmann m.fl. 1999)............................................................................................................ GO-funktionen ontologi består av funktionsklassificeringar ordnade i en riktad acyklisk graf, det vill säga en föräldrabarnshierarki där komponenter kan tillhöra mer än en komponent men ingen komponent kan vara dess egen ättling. Den högsta nivån har allmänna termer som enzym och nukleinsyrabindning; mer specifika termer ligger djupare i hierarkin. Längden på en stig till en term benämns dess djup. Termerna i en väg till en term kallas för förfäderna till termen. En term är ett blad om det är i slutet av en stig. Vår metod drar nytta av strukturen av GO ontology att göra endast så specifik en förutsägelse som är förenligt med data. Vi valde ProDom (Corpet et al. 1999) och CDD (Bryant och NCBI Structure Group 2001) databaser som våra första källor för domänmodeller. ProDom innehåller proteinsignaturer som bestäms från sekvenser organiserade i klasser av funktionella domäner genom sekvensklustring. Conserved Domain Database (CDD) består av en spegel av två stora domändatabaser, Simple Modular Architecture Research Tool (SMART) (Schultz et al. 2000) och Pfam (Bateman m.fl. 2000); den innehåller också poster från biblioteket för forntida domäner (LOAD), som upprätthålls av I. Aravind, E. Koonin, och kollegor vid National Center for Biotechnology Information. Vi tillämpade vår algoritm (Fig. 2 )............................................................................................................
Schug och al. REF genererade regler för funktionsdomänföreningar baserade på skärningspunkten mellan de funktioner som tilldelats genprodukter som innehåller domäner på olika nivåer av sekvenslikviditet.
Predicting Gene Ontology Functions from ProDom and CDD Protein Domains
{'venue': 'Genome research', 'journal': 'Genome research', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}