ABSTRACT Vi presenterar en metod för att modellera proteinfamiljer med hjälp av probabilistiska suffixträd (PST). Metoden är baserad på att identifiera signifikanta mönster i en uppsättning relaterade proteinsekvenser. Mönstren kan vara av godtycklig längd, och inmatningssekvenserna behöver inte justeras, inte heller är avgränsning av domängränser krävs. Metoden är automatisk, och kan användas, utan att anta någon preliminär biologisk information, med överraskande framgång. Grundläggande biologiska överväganden såsom aminosyra bakgrund sannolikheter, och aminosyror substitution sannolikheter kan införlivas för att förbättra prestanda. Resultat: PST kan fungera som ett prediktivt verktyg för proteinsekvensklassificering, och för att upptäcka bevarade mönster (eventuellt funktionellt eller strukturellt viktigt) inom proteinsekvenser. Metoden testades på Pfam databasen av proteinfamiljer med mer än tillfredsställande prestanda. Uttömmande utvärderingar visar att PST-modellen upptäcker mycket mer relaterade sekvenser än parvisa metoder som Gapped-BLAST, och är nästan lika känslig som en dold Markov-modell som tränas från en multipel justering av ingångssekvenserna, samtidigt som den är mycket snabbare.
REF införlivade biologisk förkunskap i pst förutsägelse och visade att den resulterande pst-baserade likhetsmåttet kan överträffa standardmetoder som Gapped-BLAST, och är nästan lika känslig som en dold Markov modell som tränas från en multipel justering av ingångssekvenserna, samtidigt som den är mycket snabbare.
Variations on Probabilistic Suffix Trees: Statistical Modeling and Prediction of Protein Families
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}