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Prediction of Metal Ion–Binding Sites in Proteins Using the Fragment Transformation Method

机译：使用片段转换法预测蛋白质中的金属离子结合位点

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摘要

The structure of a protein determines its function and its interactions with other factors. Regions of proteins that interact with ligands, substrates, and/or other proteins, tend to be conserved both in sequence and structure, and the residues involved are usually in close spatial proximity. More than 70,000 protein structures are currently found in the Protein Data Bank, and approximately one-third contain metal ions essential for function. Identifying and characterizing metal ion–binding sites experimentally is time-consuming and costly. Many computational methods have been developed to identify metal ion–binding sites, and most use only sequence information. For the work reported herein, we developed a method that uses sequence and structural information to predict the residues in metal ion–binding sites. Six types of metal ion–binding templates– those involving Ca2+, Cu2+, Fe3+, Mg2+, Mn2+, and Zn2+–were constructed using the residues within 3.5 Å of the center of the metal ion. Using the fragment transformation method, we then compared known metal ion–binding sites with the templates to assess the accuracy of our method. Our method achieved an overall 94.6 % accuracy with a true positive rate of 60.5 % at a 5 % false positive rate and therefore constitutes a significant improvement in metal-binding site prediction.
机译：蛋白质的结构决定其功能以及与其他因素的相互作用。与配体，底物和/或其他蛋白质相互作用的蛋白质区域在序列和结构上都趋于保守，并且所涉及的残基通常在空间上紧密相邻。蛋白质数据库中目前发现70,000多种蛋白质结构，其中大约三分之一包含功能必需的金属离子。实验上鉴定和表征金属离子结合位点既费时又费钱。已经开发出许多计算方法来识别金属离子结合位点，并且大多数只使用序列信息。对于本文报道的工作，我们开发了一种使用序列和结构信息来预测金属离子结合位点中残留物的方法。六种金属离子结合模板-涉及Ca 2 + ，Cu 2 + ，Fe 3 + ，Mg 2+ ，Mn 2 + 和Zn 2 + –是使用金属离子中心3.5Å之内的残基构造的。然后，使用碎片转化方法，我们将已知的金属离子结合位点与模板进行了比较，以评估我们方法的准确性。我们的方法以6％的真实阳性率和5％的假阳性率实现了94.6％的总准确率，因此在金属结合位点预测中构成了显着的改进。

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