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用于蛋白质结构建模与溶解度识别的图表征

数据分析、统计与概率 2015-11-17 v5 人工智能 生物大分子 分子网络

摘要

本文从蛋白质溶解度/聚集倾向的角度,探讨了大肠杆菌(E.Coli)蛋白质组中结构、拓扑和化学性质之间的关系。每种种大肠杆菌蛋白最初根据其已知的折叠三维形状进行表示。这一步骤包括将可用的大肠杆菌蛋白表示为图。我们首先通过分析质量分形维数以及最短路径和顶点度数的分布,对这些图进行纯拓扑表征分析。结果证实了蛋白质的一般架构原则。随后,我们关注此类图表征的统计特性,即将其表示为由从其结构表示中提取的多个数值特征组成的向量。我们发现蛋白质大小是溶解度的主要判别因素,但还有其他因素有助于解释溶解度程度。最后,我们通过一种新型单类分类器分析这些数据,旨在区分高溶解度和低溶解度的蛋白质。结果令人鼓舞,并巩固了模式识别技术在描述复杂生物系统时的潜力。

关键词

引用

@article{arxiv.1407.8033,
  title  = {Characterization of graphs for protein structure modeling and recognition of solubility},
  author = {Lorenzo Livi and Alessandro Giuliani and Alireza Sadeghian},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1407.8033},
  year   = {2015}
}

备注

To appear in Current Bioinformatics, Bentham Science