6、蛋白质亚细胞定位预测与甘蔗渗透保护剂的研究进展

蛋白质亚细胞定位预测与甘蔗渗透保护剂的研究进展

蛋白质亚细胞定位预测：SCL pred方法

蛋白质亚细胞定位预测的重要性

随着实验方法产生的序列信息不断增加，开发快速准确的计算方法来解读这些信息变得至关重要。蛋白质亚细胞定位（SCL）预测是连接蛋白质序列和功能的重要步骤，能提供蛋白质相互作用、潜在药物靶点和疾病进程等方面的信息。

SCL pred方法的开发

• 神经网络架构 ：基于新颖的神经网络架构（N1 - NN）开发了SCL pred方法，该架构能将任意长度的序列映射为整个序列的一组个体属性。
• 特定王国预测器 ：针对动物、真菌和植物开发了三种特定王国的预测器。动物和真菌预测分为四类（细胞核、细胞质、线粒体和分泌途径），植物在此基础上增加了叶绿体这一类别。
• 训练与基准测试 ：使用来自Swiss - Prot版本48和54的两个大型非冗余注释蛋白质子集进行十折交叉验证训练SCL pred，并在独立集上与其他五个最先进的SCL预测服务器进行基准测试。结果显示，SCL pred在这些基准测试中表现良好。

预测结果的整合

采用三个预测器的多数投票法，当出现平局（即三个预测器预测不同类别）时，信任SCL pred。对于动物预测，共识预测器更准确；但对于真菌和植物，SCL pred比共识预测更准确。

未来研究方向

• 输入信息的扩展 ：目前仅使用