Revista de Proteómica y Bioinformática
Acceso abierto

abstracto

Megafiller: un predictor de la función proteica adaptado para llenar los vacíos en Redes metabólicas

Nam Ninh Nguyen, Wanwipa Vongsangnak, Bairong Shen, Phi-Vu Nguyen y Hon Wai Leong

Antecedentes: un cuello de botella en la investigación del metabolismo celular y la fisiología de los organismos es la presencia de lagunas metabólicas en las redes metabólicas a escala del genoma. Las brechas metabólicas son reacciones en la red en las que los genes correspondientes aún no han sido identificados. Los métodos de relleno de brechas anteriores generalmente se basan en la identificación de la familia de proteínas en organismos relacionados y luego usan esta familia para ayudar a encontrar el gen objetivo en un genoma determinado. Sin embargo, estos métodos fallan cuando la familia de proteínas no está bien definida. Por lo tanto, todavía hay muchas lagunas en las redes metabólicas actuales. Aquí, intentamos llenar estos vacíos a través de un enfoque indirecto mediante la adaptación de predictores de función de proteínas y el procesamiento posterior de sus resultados para identificar los genes candidatos.

Resultados: desarrollamos un método novedoso para llenar brechas metabólicas, llamado MeGaFiller, que utiliza un conjunto de múltiples predictores de funciones de proteínas de última generación adaptados. El esquema de conjunto se adoptó para aumentar el rendimiento de la predicción. MeGaFiller puede proponer los genes candidatos para el 35 % de las brechas metabólicas en diferentes redes metabólicas (es decir, levadura, tres hongos filamentosos y bacteria). MeGaFiller puede predecir nuevos candidatos hasta cientos de genes para funciones anotadas anteriormente en las redes metabólicas. MeGaFiller también puede proporcionar genes candidatos novedosos para reacciones putativas novedosas a lo largo de las redes metabólicas.

Conclusiones: el método MeGaFiller demuestra nuestro primer esfuerzo para llenar los vacíos metabólicos en las redes metabólicas mediante predictores de función proteica adaptados. Sirve como una herramienta bioinformática que ayuda a mejorar la anotación a través de la reconstrucción de la red metabólica a escala del genoma.