迈向蛋白质分子的多层次表示：聚集/折叠倾向问题的比较方法
计算工程、金融与科学
2015-07-22 v3 机器学习
生物大分子
分子网络
摘要
本文建立在 Niwa 等人 [34] 的基础工作之上，该工作提供了在无细胞标准化微环境中分析整个大肠杆菌 (E. coli) 蛋白质组元素的相对聚集/折叠倾向的独特可能性。该问题的难度源于分子内和分子间相互作用驱动力的叠加，这反映在单点突变导致从折叠表型向聚集表型转变的证据中 [10]。在此，我们应用来自结构模式识别领域的几种最先进 (state-of-the-art) 分类方法，旨在比较从 Niwa 等人数据库中收集的同一蛋白质的不同表示；这些表示包括序列和富含理化属性的标记（接触）图。通过这种比较，我们能够识别出蛋白质的一些有趣的普遍性质。值得注意的是，(i) 我们提出了一个约 250 个残基的阈值，用于区分“易折叠”与“难折叠”分子，这与其他独立实验一致；(ii) 我们强调了接触图谱 (contact graph spectra) 对于折叠行为区分以及大肠杆菌溶解度数据表征的相关性。本文所呈现实验结果的可靠性得到了证实，即在蛋白质的理化描述与各种区分系统中开发的替换成本矩阵之间发现了统计上显著的关系。
引用
@article{arxiv.1407.7559,
title = {Toward a multilevel representation of protein molecules: comparative approaches to the aggregation/folding propensity problem},
author = {Lorenzo Livi and Alessandro Giuliani and Antonello Rizzi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.7559},
year = {2015}
}
备注
17 pages, 3 figures, 46 references