Bakgrund: När karakterisera den strukturella topologin av proteiner, protein sekundär struktur (PSS) spelar en viktig roll i att analysera och modellera proteinstrukturer eftersom det representerar den lokala konformationen av aminosyror i regelbundna strukturer. Även om förutsägelsen om PSS har studerats i årtionden, når exaktheten en flaskhals på cirka 80 %, och ytterligare förbättringar är mycket svåra. Resultat: I den här artikeln presenterar vi en förbättrad ordboksbaserad PSS-prediktionsmetod som heter SymPred, och en metapredictor som kallas SymPsiPred. Vi antar konceptet bakom naturliga språk bearbetning tekniker och föreslår synonyma ord för att fånga lokala sekvens likheter i en grupp av liknande proteiner. Ett synonymt ord är ett n-gram mönster av aminosyror som speglar sekvensvariationen i ett proteins evolution. Vi skapar en proteinberoende synonym ordbok från en uppsättning proteinsekvenser för PSS förutsägelse. På en stor icke-redundant uppsättning av 8,297 proteinkedjor (DsspNr-25) är den genomsnittliga Q3 av SymPred och SymPsiPred 81,0% respektive 83,9%. På de två senaste oberoende testerna (EVA Set_1 och EVA_Set2) är den genomsnittliga Q3 för SymPred 78,8% respektive 79,2%. SymPred överträffar andra befintliga metoder med 1,4 % till 5,4 %. Vi studerar två faktorer som kan påverka prestandan hos SymPred och finner att den är mycket känslig för antalet proteiner i både kända och okända strukturer. Detta konstaterande innebär att SymPred och SymPsiPred har potential att uppnå högre noggrannhet när antalet proteinsekvenser i NCBInr och PDB databaser ökar. Våra experimentresultat visar att lokala likheter i proteinsekvenser vanligtvis uppvisar bevarade strukturer, som kan användas för att förbättra noggrannheten i sekundära strukturförutsägelser. För tillämpningen av synonyma ord, visar vi ett exempel på en sekvens anpassning som genereras av fördelningen av delade synonyma ord av ett par proteinsekvenser. Vi kan anpassa de två sekvenser nästan perfekt som är mycket olika på sekvensnivå men mycket liknande på strukturell nivå. Förutsägelseservrarna SymPred och SymPsiPred finns på
REF utnyttja n-gram mönster för att skapa en ordbok av synonyma ord som senare kan användas för att beräkna sekvens likheter.
Improving protein secondary structure prediction based on short subsequences with local structure similarity
{'venue': 'BMC Genomics', 'journal': 'BMC Genomics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}