SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:su-14973"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:su-14973" > Predicting protein ...

Predicting protein function from domain content

Forslund, Kristoffer (författare)
Stockholms universitet,Institutionen för biokemi och biofysik
Sonnhammer, Erik L.L. (författare)
Stockholms universitet,Institutionen för biokemi och biofysik
 (creator_code:org_t)
2008-06-30
2008
Engelska.
Ingår i: Bioinformatics. - : Oxford University Press (OUP). - 1367-4803 .- 1367-4811. ; 24:15, s. 1681-1687
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • MOTIVATION: Computational assignment of protein function may be the single most vital application of bioinformatics in the post-genome era. These assignments are made based on various protein features, where one is the presence of identifiable domains. The relationship between protein domain content and function is important to investigate, to understand how domain combinations encode complex functions. RESULTS: Two different models are presented on how protein domain combinations yield specific functions: one rule-based and one probabilistic. We demonstrate how these are useful for Gene Ontology annotation transfer. The first is an intuitive generalization of the Pfam2GO mapping, and detects cases of strict functional implications of sets of domains. The second uses a probabilistic model to represent the relationship between domain content and annotation terms, and was found to be better suited for incomplete training sets. We implemented these models as predictors of Gene Ontology functional annotation terms. Both predictors were more accurate than conventional best BLAST-hit annotation transfer and more sensitive than a single-domain model on a large-scale dataset. We present a number of cases where combinations of Pfam-A protein domains predict functional terms that do not follow from the individual domains. AVAILABILITY: Scripts and documentation are available for download at http://sonnhammer.sbc.su.se/multipfam2go_source_docs.tar

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Biologi -- Bioinformatik och systembiologi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Biological Sciences -- Bioinformatics and Systems Biology (hsv//eng)

Nyckelord

Amino Acid Sequence
Computer Simulation
Models; Biological
Models; Chemical
Molecular Sequence Data
Protein Structure; Tertiary
Proteins/*chemistry/classification/*metabolism
Sequence Analysis; Protein/*methods
Structure-Activity Relationship
biokemi, inriktning teoretisk kemi
Biochemistry with Emphasis on Theoretical Chemistry

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Forslund, Kristo ...
Sonnhammer, Erik ...
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Biologi
och Bioinformatik oc ...
Artiklar i publikationen
Bioinformatics
Av lärosätet
Stockholms universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy