I detta arbete strävar vi efter att utveckla en beräkningsstrategi för att förutsäga DNA-bindande platser i proteiner från aminosyresekvenser. För att undvika överexekvering med denna metod används alla tillgängliga DNA-bindande proteiner från Protein Data Bank (PDB) för att konstruera modellerna. Den slumpmässiga skogsalgoritmen (RF) används eftersom den är snabb och har robust prestanda för olika parametervärden. En ny hybridfunktion presenteras som innehåller evolutionär information om aminosyrasekvensen, sekundär strukturinformation (SS) och ortogonal binär vektor (OBV) information som återspeglar egenskaperna hos 20 typer av aminosyror för två fysikalisk-kemiska egenskaper (dipoler och volymer av sidokedjorna). Antalet bindande och icke-bindande rester i proteiner är mycket obalanserat, så ett nytt system föreslås för att ta itu med problemet med obalanserade datauppsättningar genom att minska majoriteten klass. Resultaten visar att RF-modellen uppnår en total noggrannhet på 91,41 % med Matthews korrelationskoefficient på 0,70 och en area under mottagarens karakteristiska kurva (AUC) på 0,913. Enligt vår kunskap är RF-metoden som använder hybridfunktionen för närvarande den beräkningsmässigt optimala metoden för att förutsäga DNA-bindningsplatser i proteiner från aminosyresekvenser utan att använda tredimensionell (3D) strukturinformation. Vi har visat att prognosresultaten är användbara för att förstå protein-DNA interaktioner. Tillgänglighet: DBindR webbserver implementation är fritt tillgänglig på
Wu och Al. REF studerade förutsägelsen av DNA-bindande rester i proteiner från aminosyrasekvenser med hjälp av en slumpmässig skogsmodell med en hybridfunktion.
Prediction of DNA-binding residues in proteins from amino acid sequences using a random forest model with a hybrid feature
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}