Nyligen har vi utvecklat en ny algoritm, PROVEAN (Protein Variation Effect Analyser), för att förutsäga den funktionella effekten av proteinsekvensvariationer, inklusive enstaka aminosyrasubstitutioner och små tillägg och raderingar [2]. Förutsägelsen är baserad på förändringen, som orsakas av en given variation, i likheten av frågesekvensen till en uppsättning av dess relaterade proteinsekvenser. För denna förutsägelse, algoritmen krävs för att beräkna en semi-global parvis sekvens anpassning poäng mellan frågesekvensen och var och en av de relaterade sekvenserna. Med hjälp av dynamisk programmering tar det O(n · m) tid att beräkna justeringspoäng mellan frågesekvensen Q av längd n och en relaterad sekvens S av längd m. Således ges olika variationer i Q, på ett naivt sätt skulle det ta O( · n · m) tid att beräkna justeringspoängen mellan var och en av varianten frågesekvenser och S. I detta papper, presenterar vi en ny metod för att effektivt beräkna parvis justering poäng för variationer, vilket tar O (n + ) · m) tid när längden av variationer begränsas av en konstant. I detta tillvägagångssätt utnyttjar vi vidare lösningarna på överlappande delproblem, som redan används av dynamisk programmering. Vår algoritm har använts för att bygga en ny databas för förutsägelser poäng för alla möjliga enstaka aminosyrasubstitutioner, enstaka aminosyrainsättningar, och upp till 10 aminosyror deletioner i cirka 91K mänskliga proteiner (inklusive isoformer), där blir mycket stor, det vill säga, = O(n). PROVEAN källkod och webbserver finns på
I REF, en algoritm som kallas PROVEAN (Protein Variation Effect Analyser) föreslogs, den föreslagna metoden är ett mått för att beräkna den funktionella effekten av variationer, och det kan naturligt tillämpas på alla variationer av proteinsekvens.
A fast computation of pairwise sequence alignment scores between a protein and a set of single-locus variants of another protein
{'venue': "BCB '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}