Abstract-Prediction av bindningsplatser från sekvens kan avsevärt hjälpa till att bestämma funktionen av okaraktäriserade proteiner på en genomisk skala. Uppgiften är mycket utmanande på grund av den enorma mängden alternativa kandidatkonfigurationer. Tidigare forskning har endast övervägt denna förutsägelse problem från 3D information. När man börjar från sekvens ensam, endast metoder som förutsäger bindningstillståndet av utvalda rester finns tillgängliga. Det enda undantaget består av mönsterbaserade metoder, som bygger på mycket specifika motiv och inte kan tillämpas för att upptäcka verkligt nya platser. Vi utvecklar nya algoritmiska idéer baserade på strukturerat output-inlärning för att bestämma övergång-metall-bindande platser koordineras av cysteiner och histidiner. Inferenssteget (att hämta den bästa poängutgången) är intractable för allmänna utdatatyper (dvs. allmänna grafer). Men under antagandet att inga rester kan samordna mer än en metalljon, bevisar vi att metallbindningen har den algebraiska strukturen av en matroid, vilket gör att vi kan använda en mycket effektiv girig algoritm. Vi testar vår prediktor i en mycket sträng miljö där träningssetet består av proteinkedjor som tillhör SCOP-veck som skiljer sig från dem som används för precisionsbedömning. I detta läge, vår prediktor uppnår 56 procent precision och 60 procent återkallar i identifieringen av ligand-ion obligationer.
Därefter föreslogs en ny algoritm REF baserad på strukturerad utgång för att förutsäga övergångsmetall-bindande platser.
Predicting Metal-Binding Sites from Protein Sequence
{'venue': 'IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics', 'journal': 'IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}