Pitanje:
Koja je optimalna veličina okvira za metode predviđanja sekundarne strukture proteina?
ablmf
2011-12-15 03:47:07 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Cijelo je pitanje

Koja je optimalna veličina okvira za metode predviđanja sekundarne strukture proteina druge i treće generacije? Obrazložite svoj odgovor.

Sjećam se da to ima neke veze sa prosječnom duljinom alfa-zavojnice. Točnije, 3 s obje strane web mjesta. Dakle, ukupna duljina kadra trebala bi biti 7. Ali ne mogu se sjetiti razloga koji stoji iza argumenta.

Što mislite?


Prema onome što je rekao moj profesor u klasi, 2. i 3. generacija rekonstrukcije sekundarne strukture proteina oslanja se na statističke podatke o nekoliko uzastopnih ostataka. Pretpostavljam da je pod pojmom "veličina okvira" mislio na to koliko susjednih ostataka bismo trebali uzeti u obzir u algoritmu.

Tri odgovori:
#1
+11
Gergana Vandova
2011-12-15 03:57:19 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Pod veličinom okvira, mislite li na klizni prozor?

Znam da ako želite predvidjeti sekundarnu strukturu transmembranskog proteina, tada bi veličina vašeg prozora trebala biti 20 aminokiselina (ovo je prosjek duljina 1 transmembranska alfa spirala koja se proteže kroz membranu).

Pronašao sam ovaj rad Chena, Kurgana i Ruana [1] .

U osnovi kaže da je veličina prozora ovisi o tome kakav obrazac tražite, ali općenito, 19 ostataka trebalo bi biti optimalno.

Također, prediktori sekundarne strukture oslanjaju se na mnoge značajke poput hidrofobnosti, nedostajućih koordinata u rendgenskim strukturama, B-faktora, motiva itd.


  1. Chen K, Kurgan L, Ruan J . 2006. Optimizacija veličine kliznog prozora za predviđanje strukture proteina. CIBCB '06: 2006 IEEE-ov simpozij o računalnoj inteligenciji i bioinformatici i računalnoj biologiji, str. 1-7, 28-29, doi: 10.1109 / CIBCB.2006.330959.
To je problem računalne biologije - ponekad je teško pronaći što točno taj pojam znači. Ali mislim da je moj profesor tražio opću predikaciju sekundarne strukture proteina, a ne transmemebranski protein.
#2
+4
Larry_Parnell
2012-03-01 08:33:02 UTC
view on stackexchange narkive permalink

U redu, dakle, 2 odgovora, svaki se odnosi na različite segmente proteina različitih vrsta / funkcija / struktura, ali ne i odgovor koji doista ulazi u srž pitanja. Zbog oznake domaće zadaće, u iskušenju sam da ne odgovorim - to je nešto što bi student trebao postići sam. Dakle, dat ću općeniti odgovor kako bih počeo razmišljati. U osnovi se takva vrijednost - bilo 7 ili 20 za TM ili 13 - određuje empirijski.

#3
+3
shigeta
2011-12-15 04:40:35 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Otkrio sam da je 13 najbolje funkcioniralo za neuronske mreže i SVM performanse informacija o sekundarnoj strukturi kad sam ih pokrenuo u R.

Ima li razloga iza toga?


Ova pitanja su automatski prevedena s engleskog jezika.Izvorni sadržaj dostupan je na stackexchange-u, što zahvaljujemo na cc by-sa 3.0 licenci pod kojom se distribuira.
Loading...