Revista de Proteómica y Bioinformática
Acceso abierto

abstracto

Evaluación de métodos computacionales para la predicción de proteínas secretadas en diferentes eucariotas

Xiang Jia Min

Las proteínas secretadas juegan papeles biológicos importantes en los eucariotas. Identificación computacional de todas las proteínas secretadas, i. mi. el secretoma, a partir del proteoma predicho de genomas completamente secuenciados, es un paso esencial en la anotación funcional. Para desarrollar métodos de detección de proteínas secretadas en diferentes reinos de eucariotas, hemos evaluado las precisiones de predicción de SignalP, Phobius, TargetP y WolfPsort utilizados individualmente o en combinación con TMHMM y PS-Scan. La precisión de la predicción estuvo representada por Mathews’ Coeficiente de Correlación (MCC). Las herramientas muestran diferente fuerza para predecir proteínas secretadas en diferentes reinos de eucariotas. Cuando se utilizaron herramientas individuales, encontramos que las herramientas con mayor precisión fueron WolfPsort para hongos (73,1 %), Phobius para animales (82,8 %), SignalP para plantas (55,4 %) y Phobius para protistas (42,1 %), respectivamente. . Excepto al usar Phobius, la combinación de las herramientas de predicción con TMHMM mejoró significativamente la precisión de la predicción en todos los conjuntos de datos. Según las precisiones medidas, se recomienda utilizar los siguientes métodos para la predicción del secretoma en diferentes eucariotas: SignalP/TMHMM/ WolfPsort/Phobius/PS-Scan para hongos (83,4 %), Phobius/WolfPsort/PS-Scan para animales (86,7 %), SignalP/TMHMM/ Phobius/TargetP/PS-Scan para plantas (73,2 %) y combinando todas las herramientas para protistas (52,8 %).