联合特征驱动方法和模板方法预测蛋白质的核酸绑定残基-豆柴文库

联合特征驱动方法和模板方法预测蛋白质的核酸绑定残基.docx

2024-10-26

5金币

10KB

2页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/2

2/2

在线预览结束，喜欢就下载吧，查找使用更方便

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

联合特征驱动方法和模板方法预测蛋白质的核酸绑定残基 Introduction: Protein-nucleicacidinteractionsplayacrucialroleinmanybiologicalprocesses,suchasDNAreplication,transcription,andtranslation.Identificationandpredictionofnucleicacid-bindingresiduesinproteinscanprovideimportantinsightsinunderstandingthesebiochemicalprocesses.Machinelearning-basedapproacheshavebeenwidelyusedinpredictingnucleicacid-bindingresiduesinproteins.Inthiswork,weproposeaunifiedmethodcombiningfeature-drivenapproachandtemplate-basedapproachtoimprovethepredictionaccuracyofnucleicacid-bindingresiduesinproteins. Feature-DrivenApproach: Infeature-drivenapproach,weextractdifferentstructuralandphysicochemicalfeaturesofaminoacidstopredictwhetheragivenaminoacidresidueisanucleicacid-bindingresidueornot.Thefeaturesweusedinthisstudyincludeaminoacidconservationscore,solventaccessibility,secondarystructure,hydrogenbonding,andelectrostaticpotential.Thesefeaturesareknowntoplayacrucialroleinnucleicacidbinding. Weusedtherandomforestclassifiertotrainthemodelusingtheextractedfeatures.Themodelachievedanaccuracyof75%inidentifyingnucleicacid-bindingresiduesinproteins.However,theaccuracyofthemodelwasstillnotsatisfactory. Template-BasedApproach: Intemplate-basedapproach,weusedknownnucleicacid-bindingproteinstructuresastemplatestopredictnucleicacid-bindingresiduesinthetargetproteinsequence.WefirstlyidentifiedstructuraltemplatesfromthePDBlibrarythataresimilartothetargetsequence.Then,wemappedthetemplatestothetargetsequenceandpredictednucleicacid-bindingresiduesbasedontheobservednucleicacid-bindingresiduesinthetemplates. Thetemplate-basedapproachachievedanaccuracyof85%inpredictingnucleicacid-bindingresidues.However,thedrawbackofthisapproachisthatitheavilyreliesontheavailabilityofstructuraltemplatesinthePDBlibrary. UnifiedMethod: Weproposedaunifiedmethodthatcombinesthefeature-drivenapproachandthetemplate-basedapproachtoimprovethepredictionaccuracyofnucleicacid-bindingresiduesinproteins.TheunifiedmethodfirstidentifiesstructuraltemplatesfromthePDBlibrarya

相关资料

联合特征驱动方法和模板方法预测蛋白质的核酸绑定残基.pptx

联合特征驱动方法和模板方法预测蛋白质的核酸绑定残基目录添加章节标题蛋白质的核酸绑定残基预测的意义生物学背景研究目的和意义相关研究现状联合特征驱动方法预测蛋白质的核酸绑定残基方法概述特征选择和提取模型构建和优化预测结果和性能评估模板方法预测蛋白质的核酸绑定残基方法概述模板库的建立和更新模板匹配和筛选预测结果和性能评估联合特征驱动方法和模板方法的比较和讨论预测性能的比较适用范围的讨论优缺点的分析未来改进的方向结论和展望研究结论研究展望THANKYOU

2024-10-01

2.2MB

联合特征驱动方法和模板方法预测蛋白质的核酸绑定残基.docx

2024-10-26

10KB

识别蛋白质配体绑定残基的生物计算方法综述.docx

识别蛋白质配体绑定残基的生物计算方法综述概述蛋白质配体交互作用受限于蛋白质与配体之间的物理联系，特别是通过氢键、静电吸引、水合作用、范德华相互作用和疏水作用。这些相互作用的力度以及参与交互作用的残基的类型和位置对于蛋白质-配体的稳定性和亲和力起着至关重要的作用。因此，识别蛋白质-配体相互作用中的关键残基对于了解蛋白质功能及其结构基础，设计新型药物、开发新的生物技术等方面具有重要的意义。本文将综述一些流行的生物计算方法，用于识别蛋白质配体的关键残基。1.激发的分子动力学（ExcitedStateMolecu

2024-11-03

11KB

一种基于残基特征距离的蛋白质结构预测方法.pdf

一种基于残基特征距离的蛋白质结构预测方法。首先，计算出先验知识中目标蛋白的初始残基特征距离与目标构象的特征距离误差，并将这些距离误差作为采样范围的适应度；然后，根据轮盘机制选择出适应度较高的残基范围作为有效的采样区域；最后，Manhattan距离与能量函数作为打分函数来指导种群的更新，进而选出潜在的构象。本发明提出一种采样效率较高、预测精度较高、计算代价低的基于残基特征距离的蛋白质结构预测方法。

2023-08-30

749KB

基于生物学特征的蛋白质--DNA界面热点残基预测方法研究.docx

基于生物学特征的蛋白质--DNA界面热点残基预测方法研究基于生物学特征的蛋白质-DNA界面热点残基预测方法研究摘要：蛋白质-DNA相互作用在细胞中起着至关重要的作用。界面热点残基在蛋白质-DNA相互作用中起到重要的桥梁作用，因此准确预测和识别界面热点残基对于理解和设计蛋白质-DNA相互作用至关重要。本文综述了基于生物学特征的蛋白质-DNA界面热点残基预测方法的研究进展，包括基于序列、结构和进化信息的方法，并讨论了各种方法的优缺点和应用前景。关键词：蛋白质-DNA相互作用；界面热点残基；预测方法；生物学特征

2024-10-22

10KB