Bakgrund: Profil Hidden Markov Modeller (HMM) är statistiska representationer av proteinfamiljer som härrör från mönster av sekvensbevarande i flera anpassningar och har använts för att identifiera avlägsna homologer med stor framgång. Dessa bevarandemönster uppstår från veck specifika signaler, delas mellan flera familjer, och funktion specifika signaler unika för familjerna. Tillgången till sekvenser som är förklassificerade enligt deras funktion gör det möjligt att använda negativa träningssekvenser för att förbättra HMM:s specificitet, både genom att optimera tröskeln och genom att modifiera sannolikheten för utsläpp för att minimera påverkan av fold-specifika signaler. Ett protokoll för att generera familjspecifika HMMs beskrivs som först konstruerar en profil HMM från en justering av familjens sekvenser och sedan använder denna modell för att identifiera sekvenser som tillhör andra klasser som poäng över standardtröskeln (falska positiva). Tiofaldig korsvalidering används för att optimera diskrimineringströskeln för modellen. Tillkomsten av snabba flera justeringsmetoder gör det möjligt att använda profilanpassningar för att anpassa sanna och falska positiva sekvenser, och de resulterande anpassningarna används för att ändra sannolikheten för utsläpp i den ursprungliga modellen. Protokollet, som kallas HMM-Mode, validerades på en uppsättning sekvenser som tillhörde sex underfamiljer av AGC-familjen av kinaser. Dessa sekvenser har en genomsnittlig sekvenslikhet på 63% i gruppen även om varje undergrupp har olika substrat specificitet. Optimeringen av diskrimineringströskeln genom att använda negativa sekvenser som görs mot modellen förbättrar specificiteten i testfall från i genomsnitt 21 % till 98 %. Ytterligare diskriminering från HMM efter ändring av modellens sannolikheter med hjälp av negativa utbildningssekvenser ges i ett fåtal fall, den genomsnittliga specificiteten stiger till 99 %. Liknande förbättringar erhölls med ett prov av G-proteinkopplade receptorer underklassificerade med avseende på deras substratspecifikitet, även om den genomsnittliga sekvensidentiteten över underfamiljerna bara är 20,6 %. Protokollet tillämpas i en höggenomströmning klassificeringsövning på proteinkinaser. Protokollet har potential att maximera bidragen av diskriminerande rester för att klassificera proteiner baserat på deras molekylära funktion, med hjälp av förklassificerade positiva och negativa sekvensutbildningsdata. Metodens höga specificitet och den ökande tillgången på förklassificerade sekvensdata har potential för dess tillämpning i sekvensanmärkning.
REF ) använder en profil HMM för att klassificera biologiska sekvenser.
HMM-ModE – Improved classification using profile hidden Markov models by optimising the discrimination threshold and modifying emission probabilities with negative training sequences
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}