Protein gamma-turn förutsägelse är användbart i proteinfunktionsstudier och experimentell design. Flera metoder för gamma-turn förutsägelse har utvecklats, men resultaten var otillfredsställande med Matthew korrelationskoefficienter (MCC) runt 0,2-0,4. Därför är det värt att undersöka nya metoder för förutsägelsen. Ett banbrytande djupt neuralt nätverk, som heter Capsule Network (CapsuleNet), ger en ny möjlighet till gamma-turn förutsägelse. Även när antalet indataprover är relativt liten, kapslarna från CapsuleNet är effektiva för att extrahera hög nivå funktioner för klassificering uppgifter. Här föreslår vi ett djupt start kapsel nätverk för gamma-turn förutsägelse. Dess prestanda på gamma-turn-riktmärket GT320 uppnådde en MCC på 0,45, vilket betydligt överträffade den tidigare bästa metoden med en MCC på 0,38. Detta är den första gamma-turn förutsägelse metod som använder djupa neurala nätverk. Dessutom, enligt vår kunskap, är det den första publicerade bioinformatik ansökan använder kapselnätverk, som kommer att ge ett användbart exempel för samhället. Körbar och källkod kan laddas ner på http://dslsrv8.cs.missouri.edu/~cf797/MUFoldGammaTurn/download.html. Protein tertiär struktur förutsägelse har varit en aktiv forskningsämne sedan ett halvt sekel sedan 1-3. Eftersom det är utmanande att direkt förutsäga proteinet tertiär struktur från en sekvens, har det delats in i vissa sub-problem, såsom protein sekundära och supersekundära struktur förutsägelser. Protein sekundära strukturer består av tre element såsom alfa-helix, beta-blad och spole 4. De spolar kan klassificeras i snäva svängar, utbuktningar och slumpmässiga spole strukturer 5. Tight svängar kan ytterligare klassificeras i alfa-, gamma-, delta-, pi-och beta-svängar baserat på antalet aminosyror som är involverade i att bilda svängar och deras egenskaper 6. De snäva svängarna spelar en viktig roll när det gäller att bilda supersekundära strukturer och global 3D-strukturvikning. Gamma-svängar är de näst vanligaste svängarna (efter beta-svängar) i proteiner. En gammasväng innehåller per definition tre på varandra följande rester (betecknade med i, i + 1, i + 2) och en vätebindning mellan ryggraden CO i och ryggraden NH i+2 (se bild). 1 )............................................................................................................... Det finns två typer av gamma-svängar: klassisk och invers 7. Gamma-svängar står för 3,4 % av de totala aminosyrorna i proteiner 8. De kan tilldelas baserat på protein 3D strukturer genom att använda PROMOTIF programvara 9. Det finns två typer av gamma-turn prognos problem: (1) gamma-turn/ non-gamma-turn förutsägelse 10-12, och (2) gamma-turn typ förutsägelse [13] [14] [15]. De tidigare metoderna kan grovt delas in i två kategorier: statistiska metoder och maskininlärningsmetoder. Tidiga prediktorer 10, 11, 16 inbyggda statistiska modeller och maskininlärning metoder för att förutsäga gamma-svängar. Till exempel Garnier et al. 17, Gibrat et al......................................................................................................... 18 och Chou 13 tillämpade statistiska modeller medan Pham et al. 12 anställd stöd vektor maskin (SVM). Den gamma-turn förutsägelsen har förbättrats gradvis, och förbättringen kom från både metoder och funktioner som används. Chou och Blinn 14 tillämpade en resthaltskopplad modell och uppnådde förutsägelse MCC 0,08. Kaur och Raghava 11 använde flera sekvensanpassningar som funktionsinmatning och uppnådde MCC 0.17. Hu och Li 19 tillämpade SVM och uppnådde MCC 0,18. Zhu m.fl. 20 använda formsträng och position specifik poängmatris (PSSM) från PSIBLAST som ingångar och uppnått MCC 0,38, som hade den bästa prestandan före denna studie. Metoderna för maskininlärning överträffade de statistiska metoderna i hög grad. Emellertid, gamma-svängar förutsägelse prestanda är fortfarande låg främst på grund av två skäl: (1) gamma-svängar är relativt sällsynta i proteiner, vilket ger ett litet träningsprov storlek, och (2) tidigare maskininlärning metoder har inte fullt ut utnyttjat de relevanta egenskaperna hos gamma-svängar. Ramen för djuplärande kan ge en mer kraftfull strategi för detta problem än tidigare maskininlärningsmetoder, liksom andra djuplärande tillämpningar i proteinsekvensanalys och -förutsägelse [21] [22] [23] [24]. Publicerad: xx xx xxxx OPEN www.nature.com/science reports/
Fang m.fl. REF tillämpade ett kapselnätverk på uppgiften för protein gamma-turn förutsägelse, snarare än att avbilda klassificering-den första sådan tillämpning av kapselnätverk i bioinformatik domänen.
Improving Protein Gamma-Turn Prediction Using Inception Capsule Networks
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine', 'Biology']}