ISSN: 0974-276X
Vu Ha Tran, Ahmad Barghash y Volkhard Helms
Las proteínas son de importancia clave en prácticamente todos los procesos celulares, pero muchas proteínas aún no han sido anotadas con funciones debido a las dificultades experimentales involucradas con ensayos funcionales. Para abordar este problema, se desarrollaron muchos métodos computacionales basados en la homología de secuencias, la estructura tridimensional, el contexto genómico y la expresión génica para predecir las funciones de las proteínas. Aquí, probamos el rendimiento de un enfoque novedoso motivado por el concepto de operones bacterianos. Para predecir las especificidades de sustrato de los transportadores de membrana, combinamos métodos basados en el contexto genómico con ontología génica y datos de expresión génica mediante el uso de SVM para clasificar genes. Encontramos que en Escherichia coli, las especificidades de sustrato de los transportadores de membrana se pueden predecir con ca. 90% de precisión de las funciones biológicas de genes vecinos coexpresados. En Saccharomyces cerevisiae y Homo sapiens, las respectivas precisiones son más bajas, alrededor del 80%. Al aplicar la misma estrategia a enzimas de cuatro clases metabólicas de Escherichia coli, encontramos precisiones inferiores del 77 % (predicción de 2 clases) y del 68 % (predicción de 4 clases), respectivamente. Esto sugiere que la transferencia de asociaciones funcionales entre genes vecinos coexpresados puede ser específica de cada caso