Bakgrund: Det är välkänt att de flesta av bindningsfri energi proteininteraktion bidrar med några viktiga hot spot rester. Dessa rester är avgörande för att förstå proteinernas funktion och studera deras interaktioner. Experimentella metoder för att upptäcka hot spots såsom alaninskanning mutagenes är inte tillämpliga i stor skala eftersom de är tidskrävande och dyra. Därför är tillförlitliga och effektiva beräkningsmetoder för att identifiera hot spots mycket önskvärda och brådskande krävs. I detta arbete introducerar vi ett effektivt tillvägagångssätt som använder stöd vektor maskin (SVM) för att förutsäga hot spot rester i protein gränssnitt. Vi undersöker systematiskt ett brett utbud av 62 funktioner från en kombination av proteinsekvens och strukturinformation. Sedan, för att ta bort överflödiga och irrelevanta funktioner och förbättra förutsägelsen prestanda, funktionsval används med hjälp av F-score metoden. Baserat på de valda funktionerna, nio individuella funktionsbaserade prediktorer utvecklas för att identifiera hot spots med hjälp av SVMs. Dessutom utvecklas en ny ensembleklassificerare, nämligen APIS (En kombinerad modell baserad på Protrusion Index och Lösningsmedelstillgänglighet), för att ytterligare förbättra prediktionsnoggrannheten. Resultaten från två referensdatauppsättningar, ASEdb och BID, visar att denna föreslagna metod ger betydligt bättre förutsägelsenoggrannhet än de som tidigare publicerats i litteraturen. Dessutom demonstrerar vi också den prediktiva kraften av vår föreslagna metod genom att modellera två proteinkomplex: det lugnadulin/myosin ljuskedjekinaskomplexet och värmechocklocusgenen produkter U och V komplexet, vilket indikerar att vår metod kan identifiera fler heta fläckar i dessa två komplex jämfört med andra state-of-the-art metoder. Vi har utvecklat en exakt förutsägelse modell för hot spot rester, med tanke på strukturen i ett proteinkomplex. Ett viktigt bidrag av denna studie är att föreslå flera nya funktioner som bygger på utskjutande index av aminosyrarester, som har visat sig avsevärt förbättra förutsägelsen prestanda av heta fläckar. Dessutom identifierar vi en kompakt och användbar funktion delmängd som har en viktig implikation för att identifiera hot spot rester. Våra resultat visar att dessa egenskaper är mer effektiva än den konventionella evolutionära bevarande, parvis restpotentialer och andra traditionella egenskaper som tidigare beaktats, och att kombinationen av våra och traditionella egenskaper kan stödja skapandet av en diskriminerande funktion som för effektiv förutsägelse av hot spot rester. Data och källkod finns på webbplatsen
Xia m.fl. REF införde ett effektivt tillvägagångssätt som använder stöd vektor maskin (SVM) för att förutsäga hot spot rester i protein gränssnitt.
APIS: accurate prediction of hot spots in protein interfaces by combining protrusion index with solvent accessibility
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}