Motivering: Zinkbindande proteiner är de vanligaste metalloproteinerna i Protein Data Bank (PDB). Exakt förutsägelse av zinkbindningsställen i proteiner med okänd funktion kan ge viktiga ledtrådar för slutsatsen av proteinfunktionen. Eftersom zinkbindning ofta förknippas med karakteristiska 3D-arrangemang av zinkligandrester, kan dess förutsägelse dra nytta av att inte bara använda sekvensinformationen utan också strukturinformationen av proteiner. Resultat: I detta arbete presenterar vi en strukturbaserad metod, TEMSP (3D TEMplate-baserad Metal Site Prediction), för att förutsäga zink-bindande platser. TEMSP förbättrar signifikant över tidigare rapporterade bästa metoder för att förutsäga så många som möjligt sanna ligandrester för zink med minimala överprediktioner: om bara de resulterar i att alla zinkligandrester är korrekt förutsagda definieras som sanna positiva, förbättrar vår metod känsligheten från mindre än 30 % till över 60 %, och selektiviteten från cirka 25 % till 80 %. Dessa resultat är för förutsägelser baserade på apostat strukturer. Dessutom kan metoden förutsäga de zinkbundna lokala strukturerna på ett tillförlitligt sätt och generera förutsägelser som är användbara för funktionsinferens. Vi tillämpade TEMSP till 1888 proteinstrukturer av "Okänd funktion" klass i PDB databas. Ett antal zinkbindande platser har upptäckts de novo, d.v.s. baserad enbart på proteinstrukturerna. Med hjälp av de förutsagda lokala strukturerna på dessa platser analyserades möjliga funktionella roller.
En ny strukturbaserad metod kallad TEMSP REF baserad på en 3D-mall infördes för förutsägelse av zinkbindande platser.
Structure-based de novo prediction of zinc-binding sites in proteins of unknown function
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}