19、功能失调（突变）蛋白质分析：PIM系统的应用与优势

功能失调（突变）蛋白质分析：PIM系统的应用与优势

在蛋白质研究领域，准确识别和分析不同蛋白质组及其功能是至关重要的。本文将详细介绍一种名为PIM（Polarity Index Matrix）的计算系统，它在识别不同蛋白质组方面具有显著优势，尤其在分析与Brugada综合征（BrS）相关的蛋白质和突变蛋白质时表现出色。

1. 统计检验：Kolmogorov - Smirnov检验

在分析多个样本之间的相关性时，有多种统计检验方法可供选择，包括参数检验和非参数检验。非参数检验的优势在于不预设数据服从正态分布，这对于蛋白质“极性轮廓”的分析非常有用，因为我们通常不知道其遵循何种分布。在非参数检验中，Mann - Whitney U检验和Kolmogorov - Smirnov检验是等效且稳健的，但后者要求较低。通过双侧统计检验（α = 0.01），证实了PIM系统接受/拒绝的蛋白质比例与BrS蛋白质组和BrS突变蛋白质组的实际比例相关，这也支持了每个组的“极性轮廓”包含特定组特征的结论。

2. PIM系统的特点与优势

PIM系统是一种无监督的计算系统，具有以下显著特点和优势：

2.1 并行计算与高性能

PIM系统可以并行实现，采用主从架构，其处理时间可大幅缩短至使用单处理器架构方法的CPU时间的十分之一。我们还实现了基于CUDA语言的版本，可在NVIDIA微处理器上运行。这种实现方式可行的原因是，系统仅在内存中存储目标蛋白质组的极性轮廓的代表性向量，以及通过实验方法确定功能和/或结构的蛋白质的极性轮廓，从而有效减少了内存需求。

2.2 生物学角度的优势

从生物学角度来看，P