SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

L773:0022 2836 OR L773:1089 8638
 

Sökning: L773:0022 2836 OR L773:1089 8638 > In silico predictio...

In silico prediction of the peroxisomal proteome in fungi, plants and animals.

Emanuelsson, Olof (författare)
Stockholms universitet,Institutionen för biokemi och biofysik
Elofsson, Arne (författare)
Stockholms universitet,Institutionen för biokemi och biofysik
von Heijne, Gunnar (författare)
Stockholms universitet,Institutionen för biokemi och biofysik
visa fler...
Cristóbal, Susana (författare)
Uppsala universitet,Institutionen för cell- och molekylärbiologi,Molekylär cellbiologi
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2003
2003
Engelska.
Ingår i: Journal of Molecular Biology. - 0022-2836 .- 1089-8638. ; 330:2, s. 443-456
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In an attempt to improve our abilities to predict peroxisomal proteins, we have combined machine-learning techniques for analyzing peroxisomal targeting signals (PTS1) with domain-based cross-species comparisons between eight eukaryotic genomes. Our results indicate that this combined approach has a significantly higher specificity than earlier attempts to predict peroxisomal localization, without a loss in sensitivity. This allowed us to predict 430 peroxisomal proteins that almost completely lack a localization annotation. These proteins can be grouped into 29 families covering most of the known steps in all known peroxisomal pathways. In general, plants have the highest number of predicted peroxisomal proteins, and fungi the smallest number.

Ämnesord

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

Nyckelord

ACYL-COA OXIDASE
TARGETING SIGNAL
BETA-OXIDATION
SACCHAROMYCES-CEREVISIAE
ISOPRENOID BIOSYNTHESIS
PHYLOGENETIC PROFILES
SUBCELLULAR LOCATION
MEMBRANE-PROTEINS
PSI-BLAST
IMPORT

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

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