PathoLogic-programmet konstruerar Pathway/Genome databaser genom att använda ett genom annotation för att förutsäga uppsättningen av metaboliska vägar som finns i en organism. PatoLogic bestämmer den uppsättning reaktioner som utgör dessa vägar från de enzymer som annoteras i organismens genom. De flesta annotering insatser misslyckas med att tilldela funktion till 40-60% av sekvenser. Dessutom kan ett stort antal sekvenser ha icke-specifika annoteringar (t.ex. tiolas familjprotein). Pathway hål uppstår när ett genom verkar sakna de enzymer som behövs för att katalysera reaktioner i en väg. Om ett protein inte har tilldelats en specifik funktion under annoteringsprocessen, kommer varje reaktion som katalyseras av det proteinet att visas som ett saknade enzym eller väghål i en databas Pathway/Genome. Vi har utvecklat en metod som effektivt kombinerar homologi och vägbaserade bevis för att identifiera kandidater för att fylla väghål i Pathway/Genome databaser. Vårt program identifierar inte bara potentiella kandidatsekvenser för banor hål, men kombinerar data från flera heterogena källor för att bedöma sannolikheten för att en kandidat har den nödvändiga funktionen. Vår algoritm emulerar den manuella sekvens annotationsprocessen, med beaktande av inte bara bevis från homologi sökningar, men också med beaktande av bevis från genomic sammanhang (d.v.s., är genen en del av en operaon?) och funktionell kontext (t.ex., finns det funktionellt relaterade gener i närheten i genomet?) fastställa den senare uppfattningen att en kandidat har den funktion som krävs. Metoden kan tillämpas över en hel metabolisk väg nätverk och är i allmänhet tillämplig på alla vägar databas. Programmet använder en uppsättning sekvenser som kodar den nödvändiga aktiviteten i andra genom för att identifiera kandidatproteiner i genomet av intresse, och sedan utvärderar varje kandidat genom att använda en enkel Bayes klassificerare för att avgöra sannolikheten för att kandidaten har den önskade funktionen. Vi uppnådde 71% precision vid en sannolikhetströskel på 0,9 under korsvalidering med hjälp av kända reaktioner i beräkningsgrundade vägdatabaser. Efter att ha tillämpat vår metod på 513 väghål i 333 vägar från tre Pathway/Genome databaser, ökade vi antalet kompletta vägar med 42%. Vi gjorde putativa uppdrag till 46% av hålen, inklusive annotering av 17 sekvenser av tidigare okänd funktion. Vår väg hål fyllnadsmedel kan användas inte bara för att öka nyttan av Pathway / Genome databaser för både experimentella och beräknings forskare, men också för att förbättra förutsägelser av proteinfunktion.
Green och Karp REF visade en Bayesian tillvägagångssätt för att identifiera saknade enzymer för att fylla väg hål i Pathway / Genome databaser (PGDB) genom att integrera bevis från homologi, operon, och metabolisk väg relationer.
A Bayesian method for identifying missing enzymes in predicted metabolic pathway databases
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}