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首页> 外文期刊>Journal of Bioinformatics and Computational Biology >HYPLOSP: A KNOWLEDGE-BASED APPROACH TO PROTEIN LOCAL STRUCTURE PREDICTION
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HYPLOSP: A KNOWLEDGE-BASED APPROACH TO PROTEIN LOCAL STRUCTURE PREDICTION

机译：推论：蛋白质局部结构预测的基于知识的方法

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Local structure prediction can facilitate ab initio structure prediction, protein threading, and remote homology detection. However, the accuracy of existing methods is limited. In this paper, we propose a knowledge-based prediction method that assigns a measure called the local match rate to each position of an amino acid sequence to estimate the confidence of our method. Empirically, the accuracy of the method correlates positively with the local match rate; therefore, we employ it to predict the local structures of positions with a high local match rate. For positions with a low local match rate, we propose a neural network prediction method. To better utilize the knowledge-based and neural network methods, we design a hybrid prediction method, HYPLOSP (HYbrid method to Protein LOcal Structure Prediction) that combines both methods. To evaluate the performance of the proposed methods, we first perform cross-validation experiments by applying our knowledge-based method, a neural network method, and HYPLOSP to a large dataset of 3,925 protein chains. We test our methods extensively on three different structural alphabets and evaluate their performance by two widely used criteria, Maximum Deviation of backbone torsion Angle (MDA) and QN, which is similar to Q3 in secondary structure prediction. We then compare HYPLOSP with three previous studies using a dataset of 56 new protein chains. HYPLOSP shows promising results in terms of MDA and QN accuracy and demonstrates its alphabet-independent capability.
机译：局部结构预测可以促进从头算结构预测，蛋白质穿入和远程同源性检测。但是，现有方法的准确性受到限制。在本文中，我们提出了一种基于知识的预测方法，该方法将一种称为局部匹配率的度量分配给氨基酸序列的每个位置，以估计我们方法的置信度。根据经验，该方法的准确性与本地匹配率呈正相关。因此，我们使用它来预测具有较高局部匹配率的位置的局部结构。对于局部匹配率较低的位置，我们提出了一种神经网络预测方法。为了更好地利用基于知识的方法和神经网络方法，我们设计了一种混合预测方法HYPLOSP（对蛋白质局部结构预测的混合方法），将两种方法结合在一起。为了评估所提出方法的性能，我们首先通过将我们的基于知识的方法，神经网络方法和HYPLOSP应用于3,925条蛋白质链的大型数据集，进行交叉验证实验。我们在三种不同的结构字母上广泛测试了我们的方法，并通过两个广泛使用的标准（主干扭转角的最大偏差（MDA）和QN）评估了它们的性能，这与二级结构预测中的Q3相似。然后，我们使用56条新蛋白质链的数据集将HYPLOSP与之前的三项研究进行比较。 HYPLOSP在MDA和QN准确性方面显示出令人鼓舞的结果，并证明了其与字母无关的功能。

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