Förutsägelse av proteinfunktion är av betydelse vid studier av biologiska processer. En metod för funktionsförutsägelse är att klassificera ett protein i funktionell familj. Stöd vektor maskin (SVM) är en användbar metod för sådan klassificering, som kan involvera proteiner med olika sekvensfördelning. Vi har utvecklat en webbaserad programvara, SVMProt, för SVM-klassificering av ett protein till funktionell familj från dess primära sekvens. SVMProt klassificeringssystem är utbildad från representativa proteiner av ett antal funktionella familjer och fröproteiner av Pfam curated protein familjer. Det omfattar för närvarande 54 funktionella familjer och ytterligare familjer kommer att läggas till inom den närmaste framtiden. Den beräknade noggrannheten för klassificering av proteinfamiljer har konstaterats ligga i intervallet 69,1–99,6%. SVMProt visar en viss grad av förmåga för klassificering av avlägset besläktade proteiner och homologa proteiner av olika funktion och kan därmed användas som ett proteinfunktionsförutsägelseverktyg som kompletterar sekvensjusteringsmetoder. SVMProt kan nås på
I arbetet uppnådde REF-proteinklassificeringen för 54 familjer 69,1-99,6% noggrannhet.
SVM-Prot: Web-based support vector machine software for functional classification of a protein from its primary sequence.
{'venue': 'Nucleic acids research', 'journal': 'Nucleic acids research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Biology']}