Proteinstrukturannotering och klassificering är ett viktigt problem inom bioinformatik. Vi rapporterar om utvecklingen av en effektiv subgrafbrytningsteknik och dess tillämpning på att hitta karakteristiska substrukturella mönster inom proteinstrukturfamiljer. I vår metod, proteinstrukturer representeras av grafer där noderna är rester och kanterna förbinder rester som finns inom vissa avstånd från varandra. Användning av subgraph gruvdrift på proteiner är utmanande av ett antal skäl: (1) protein grafer är stora och komplexa, (2) nuvarande proteindatabaser är stora och fortsätter att växa snabbt, och (3) endast en liten del av de frekventa subgrafer bland den enorma poolen av alla möjliga subgrafer kan vara betydande i samband med proteinklassificering. För att ta itu med dessa utmaningar har vi utvecklat en informationsteoretisk modell som kallas sammanhängande subgrafbrytning. Från informationsteorin mäter entropi för en slumpmässig variabel X det informationsinnehåll som överförs av X och den ömsesidiga informationen (MI) mellan två slumpmässiga variabler X och Y mäter korrelationen mellan X och Y. Vi definierar en subgraf X som sammanhängande om den är starkt korrelerad med varje tillräckligt stor subgraf Y inbäddad i den. Baserat på MI metrisk, har vi utformat ett sökschema som bara rapporterar sammanhängande subgrafer. För att bestämma betydelsen av sammanhängande protein subgraphs, har vi genomfört en experimentell studie där alla sammanhängande subgraphs identifierades i flera proteinstrukturfamiljer kommenterade i SCOP-databasen (Murzin et al, 1995). Support Vector Machine algoritmen användes för att klassificera proteiner från olika familjer under binära klassificeringsschemat. Vi finner att detta tillvägagångssätt identifierar rumsliga motiv som är unika för enskilda SCOP-familjer och erbjuder utmärkt diskriminering mellan familjer.
Ref föreslog nyligen en särskild klassificering av proteinstruktur baserad på sammanhållen subgrafanalys.
Accurate Classification of Protein Structural Families Using Coherent Subgraph Analysis
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}