Prediction of DNA-Binding Propensity of Proteins by the Ball Histogram Method

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F11%3A00181843" target="_blank" >RIV/68407700:21230/11:00181843 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Prediction of DNA-Binding Propensity of Proteins by the Ball Histogram Method

Popis výsledku v původním jazyce

We contribute a novel, ball-histogram approach to DNA-binding propensity prediction of proteins. Unlike state-of-the-art methods based on constructing an ad-hoc set of features describing the charged patches of the proteins, the ball-histogram techniqueenables a systematic, Monte-Carlo exploration of the spatial distribution of charged amino acids, capturing joint probabilities of specified amino acids occurring in certain distances from each other. This exploration yields a model for the prediction ofDNA binding propensity. We validate our method in prediction experiments, achieving favorable accuracies. Moreover, our method also provides interpretable features involving spatial distributions of selected amino acids.

Název v anglickém jazyce

Prediction of DNA-Binding Propensity of Proteins by the Ball Histogram Method

Popis výsledku anglicky

We contribute a novel, ball-histogram approach to DNA-binding propensity prediction of proteins. Unlike state-of-the-art methods based on constructing an ad-hoc set of features describing the charged patches of the proteins, the ball-histogram techniqueenables a systematic, Monte-Carlo exploration of the spatial distribution of charged amino acids, capturing joint probabilities of specified amino acids occurring in certain distances from each other. This exploration yields a model for the prediction ofDNA binding propensity. We validate our method in prediction experiments, achieving favorable accuracies. Moreover, our method also provides interpretable features involving spatial distributions of selected amino acids.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/ME10047" target="_blank" >ME10047: Prediktivní datové modelování pro efektivní genovou terapii a transplantaci kostní dřeně</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Bioinformatics Research and Applications

ISBN

978-3-642-21259-8

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

358-367

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Heidelberg

Místo konání akce

Changsha

Datum konání akce

27. 5. 2011

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—