Revista de Proteómica y Bioinformática
Acceso abierto
ISSN: 0974-276X
ISSN: 0974-276X
Yanqiong Zhang, Tao Li, Chunyuan Yang, Dong Li, Yu Cui, Ying Jiang, Lingqiang Zhang, Yunping Zhu y Fuchu He
La localización subcelular de proteínas es crucial para la vida dinámica de las células. Su determinación es un paso importante para dilucidar las funciones biológicas de las proteínas. Para ello se han desarrollado varios métodos experimentales y computacionales. Usando un modelo bayesiano, integramos cinco submódulos basados en diferentes características de proteínas, como homología, composición de aminoácidos, señales de clasificación y motivos funcionales, para predecir la localización subcelular de proteínas eucariotas no vegetales. Este método tiene mayor precisión y valores de coeficiente de correlación de Matthew que los algoritmos anteriores contra cinco conjuntos de datos de prueba independientes, y es capaz de predecir de manera eficiente nueve compartimentos subcelulares principales para proteínas tanto de localización única como de localización múltiple. Como aplicación, también combinamos este método con la información cuantitativa del espectro de masas del proteoma, lo que mejoró drásticamente el rendimiento de PreLocABC. Este método se ha desarrollado en un sistema de predicción en línea (PreLocABC). Los usuarios pueden enviar sus secuencias de proteínas en línea y se devolverán los resultados de predicción para la localización subcelular de proteínas. La interfaz web de PreLocABC está disponible en http://61.50.138.123/PreLocABC.