Abstrakt. Intrinsiskt oordnade regioner i proteiner är relativt frekventa och viktiga för vår förståelse av molekylär igenkänning och sammansättning, och proteinstruktur och funktion. Ur en algoritmisk synvinkel, Flagging stora oordnade regioner är också viktigt för ab initio protein struktur förutsägelse metoder. Här extraherar vi först en curerad, icke-redundant, datauppsättning proteinoordning regioner från Protein Data Bank och beräkna relevant statistik om längden och platsen för dessa regioner. Vi utvecklar sedan en ab initio prediktor av oordnade regioner som kallas DISpro som använder evolutionär information i form av profiler, förutsedd sekundär struktur och relativ lösningsmedelstillgänglighet, och ensembler av 1D-rekursiva neurala nätverk. DISpro utbildas och korsverifieras med hjälp av curated data set. De experimentella resultaten visar att DISpro uppnår en noggrannhet på 92,8% med en falsk positiv frekvens på 5%. DISpro är medlem i SCRATCH svit av protein data mining verktyg som finns tillgängliga genom
DISpro REF använder evolutionär information i form av proteinprofiler, förutsagd sekundär struktur och relativ lösningsmedelstillgänglighet, och ensembler av 1D-rekursiva neurala nätverk.
Accurate Prediction of Protein Disordered Regions by Mining Protein Structure Data
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}