Motivering: Funktionell notation av okända proteiner är ett viktigt mål inom proteomik. En viktig kommentar är förutsägelsen av ett proteins subcellulära lokalisering. Många förutsägelser tekniker har utvecklats, typiskt fokusera på en enda underliggande biologisk aspekt eller förutsäga en delmängd av alla möjliga lokaliseringar. Ett viktigt steg tas mot att efterlikna proteinsorteringsprocessen genom att fånga och föra samman biologiskt relevant information och ta itu med det tydliga behovet av att förbättra förutsägelsenoggrannheten och lokaliseringstäckningen. Resultat: Här presenterar vi en ny SVM-baserad metod för att förutsäga subcellulär lokalisering, som integrerar N-terminala målsekvenser, aminosyrasammansättning och proteinsekvensmotiv. Vi visar hur detta tillvägagångssätt förbättrar förutsägelsen baserad på Nterminal målsekvenser, genom att jämföra vår metod TargetLoc mot befintliga metoder. Dessutom, MultiLoc utför betydligt bättre än jämförbara metoder förutsäga alla större eukaryotiska subcellulära lokaliseringar, och visar bättre eller jämförbara resultat till metoder som är specialiserade på färre lokaliseringar eller för en organism.
Höglund m.fl. har uppnått den totala noggrannheten på mer än 74% genom att kombinera N-terminalsignaler, aminosyrasammansättningar och sekvensmotiv REF.
MultiLoc : prediction of protein subcellular localization using N-terminal targeting sequences , sequence motifs , and amino acid composition
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}