ABSTRACT Den storskaliga jämförelsen av protein-ligand bindningsställen är problematisk, eftersom mått på strukturell likhet är svåra att kvantifiera och inte lätt kan förstås i termer av statistisk likhet som i slutändan kan relateras till struktur och funktion. Vi presenterar en bindande webbplats matchning poäng Poisson Index (PI) baserat på en väl definierad statistisk modell. PI kräver endast antalet matchande atomer mellan två platser och storleken på de två platserna - samma information som används av Tanimoto Index (TI), ett jämförbart och allmänt använt mått för molekylär likhet. Vi tillämpar PI och TI på en tidigare automatiskt extraherad uppsättning bindande platser för att bestämma robustheten och användbarheten av båda poängen. Resultat: Vi fann att PI överträffar TI; dessutom webbplats likhet är dåligt definierad för TI vid värden runt 99,5% konfidensnivå för vilken PI är väl definierad. En skillnadskarta på denna förtroendenivå visar att PI ger mycket mer meningsfull information än TI. Vi visar enskilda exempel där TI misslyckas med att skilja antingen en falsk eller en sann webbplats paring i motsats till PI, som presterar mycket bättre. TI kan inte hantera stora eller små platser mycket bra, eller jämförelsen av stora och små platser, i motsats till PI som visar sig vara mycket mer robust. Trots svårigheten att bestämma en biologisk "grundsanning" för bindande plats likhet vi drar slutsatsen att PI är ett lämpligt mått på bindande plats likhet och kan utgöra grunden för ett bindande plats klassificeringssystem som kan jämföras med befintliga proteindomän klassificering schema. Tillgänglighet: PI implementeras i SitesBase www.modelling.leeds.ac.uk/sb/. Kontaktperson: r.m.jackson@leeds.ac.uk
I REF införde författarna en matchningspoäng för bindande webbplatser baserat på en probabilistisk modell och jämför deras metriska med Tanimoto Index.
The Poisson Index: a new probabilistic model for protein-ligand binding site similarity
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}