Motivering: Med många transgena proteiner introducerade idag har förmågan att förutsäga deras potentiella allergiframkallande egenskaper blivit en viktig fråga. Tidigare studier baserades antingen på sekvenslikviditet eller proteinmotiv som identifierats från kända allergendatabaser. De likhetsbaserade tillvägagångssätten, även om de kan ge höga påminnelser, har vanligtvis låga prediktionsprecisioner. Tidigare motivbaserade metoder har visat sig kunna förbättra precisionen vid korsvalideringsförsök. I denna studie beskrivs ett system som kombinerar fördelarna med likhetsbaserade och motivbaserade förutsägelser. Resultat: Det nya prognossystemet använder en klusteralgoritm som grupperar de kända allergena proteinerna i kluster. Proteiner inom varje kluster antas bära ett eller flera vanliga motiv. Efter en flera sekvens anpassning, proteiner i varje kluster gå igenom en wavelet analys program där bevarade motiv kommer att identifieras. En dold Markov-modell (HMM) profil kommer sedan att förberedas för varje identifierat motiv. De allergener som inte verkar bära på detekterbara allergenmotiv sparas i en liten databas. Ett okänt proteins allergenicitet kan förutsägas genom att jämföra det med HMM-profilerna och, om inga matchande profiler hittas, mot BLASTP:s lilla allergendatabas. Över 70 % av återkallandet och över 90 % av precisionen observerades med korsvalideringsexperiment. Med hela Swiss-Prot som fråga, förutspådde vi om 2000 potentiella allergener.
REF presenterade ett nytt förutsägelsesystem med en klusteralgoritm, där waveletanalysen utförs för att identifiera proteiner i ett kluster.
Predicting allergenic proteins using wavelet transform
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}