Identifieringen av metalljonbindningsställen är viktig för proteinfunktions annotation och utformningen av nya läkemedelsmolekyler. Denna studie presenterar en effektiv metod för att analysera och identifiera bindningsrester av metalljoner baserade enbart på sekvensinformation. , och Co 2+ var känsliga för bevarandet av aminosyror på bindningsställen, och lovande resultat kan uppnås med hjälp av Position Weight Scoring Matrix algoritm, med en noggrannhet på över 79,9% och en Matthews korrelationskoefficient på över 0,6. Bindningsplatserna för andra metaller kan också identifieras exakt med hjälp av Support Vector Machine-algoritmen med multifunktionsparametrar som ingång. Dessutom fann vi att Ca 2+ var okänsligt för hydrofobi och hydrofilicitetsinformation och Mn 2+ var okänsligt för polariseringsladdningsinformation. En onlineserver har konstruerats utifrån ramen för den föreslagna metoden och är fritt tillgänglig på
Cao m.fl. REF använde positionsviktad poängmatris (PWSM) och SVM-algoritm för identifiering av metallionbindande platser med en noggrannhet på 79,9 % och en MCC på 0,6 %.
Identification of metal ion binding sites based on amino acid sequences
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Chemistry', 'Medicine']}