Bakgrund: Flera eukaryotiska proteiner associerade till den extracellulära bipacksedeln i plasmamembranet bär en Glykosylfosfatidylinositol (GPI) ankare, som är kopplad till C-terminalen resterna efter en proteolytisk klyvning som sker vid den så kallade platsen. Beräkningsmetoder utvecklades för att diskriminera proteiner som genomgår denna post-translationella modifiering som utgår från deras aminosyrasekvenser. Men det behövs mer exakta metoder för en tillförlitlig notering av hela proteomer. Resultat: Här presenterar vi PredGPI, en förutsägelsemetod som, genom att koppla ihop en dold Markov modell (HMM) och en Support Vector Machine (SVM), effektivt kan förutsäga både närvaron av GPI-anchor och positionen av platsen. PredGPI är utbildad på en icke-redundant datauppsättning av experimentellt karakteriserade GPI-anchored proteiner vars annotation noggrant kontrollerades i litteraturen. PredGPI överträffar alla andra tidigare beskrivna metoder och kan korrekt replikera resultaten från tidigare publicerade experiment med hög genomströmning. PredGPI når en lägre frekvens av falska positiva förutsägelser med avseende på andra tillgängliga metoder och det är därför en kostnadslös, snabb och korrekt metod för screening av hela proteomer.
2008 publicerade Pierleoni, Martelli & Casadio Pred-GPI, en GPI-anchor prediktor som använder en dold Markov modell (HMM) för förutsägelse av positionen för platsen och en Support Vector Machine (SVM) för förekomsten av en GPI-anchor REF.
PredGPI: a GPI-anchor predictor
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}