Минимотив Шахтер

Минимотив Шахтер
Содержание
Описание	расширение базы данных и значительно улучшенное сокращение ложноположительных прогнозов на основе консенсусных последовательностей.
Контакт
Лаборатория	Сангутевар Раджасекаран и Мартин Р. Шиллер
Авторы	Ми, Тиан; Мерлин Джерлин Камилус, Деверасетти Сандип, Грик Майкл Р., Билл Трэвис Дж., Брукс Эндрю В., Ли Логан Ю., Ратнаяке Вирадж, Росс Кристиан А., сержант Дэвид П., Стронг Кристи Л., Уоттс Паула, Раджасекаран Сангутевар, Шиллер Мартин Р.
Первичное цитирование	Ми, Тиан; Мерлин Джерлин Камилус, Деверасетти Сандип, Грик Майкл Р., Билл Трэвис Дж., Брукс Эндрю В., Ли Логан Ю., Ратнаяке Вирадж, Росс Кристиан А., сержант Дэвид П., Стронг Кристи Л., Уоттс Паула, Раджасекаран Сангутевар, Шиллер Мартин Р. (2012) .
Дата выпуска	2011
Доступ
Веб-сайт	http://mnm.engr.uconn.edu http://minimotifminer.org

Minimotif Miner — это программа и база данных, предназначенная для идентификации минимотивов в любом белке. ^{[ 2 ]}^{[ 3 ]}^{[ 4 ]} Минимотивы представляют собой короткие смежные пептидные последовательности, которые, как известно, выполняют функцию по крайней мере в одном белке. Минимотивы также называются мотивами последовательности или короткими линейными мотивами или SLiM. Обычно они ограничены одним элементом вторичной структуры и имеют длину менее 15 аминокислот.

Описание

Функции могут представлять собой мотивы связывания, которые связывают другую макромолекулу или небольшое соединение, которые индуцируют ковалентную модификацию минимотива или участвуют в транспортировке белка, содержащего минимотив. Основная предпосылка Minimotif Miner заключается в том, что короткая пептидная последовательность, которая, как известно, выполняет функцию в одном белке, может иметь аналогичную функцию в другом белке. Текущая версия базы данных MnM 3.0 содержит около 300 000 мини-мотивов, и их можно найти на веб-сайте.

Есть два рабочих процесса, которые представляют интерес для ученых, использующих Minimotif Miner. 1) Ввод любого белка запроса в Minimotif Miner возвращает таблицу со списком последовательностей минимотивов и функций, шаблон последовательности которых соответствует последовательности запроса белка. Они предоставляют потенциально новые функции в запросе белков. 2) С помощью функции просмотра однонуклеотидного полиморфизма (SNP) SNP из dbSNP сопоставляются в окне последовательности. Пользователь может выбрать любой набор SNP, а затем идентифицировать любой мини-мотив, который вводится или устраняется SNP или мутацией. Это помогает идентифицировать минимотивы, участвующие в формировании разнообразия организма, или те, которые могут быть связаны с заболеванием.

Типичные результаты MnM предсказывают более 50 новых минимотивов для белкового запроса. Основным ограничением этого типа анализа является то, что низкая сложность последовательности коротких минимотивов приводит к ложноположительным предсказаниям, когда последовательность возникает в белке случайно, а не потому, что она содержит предсказанную функцию. MnM 3.0 представляет библиотеку расширенных эвристик и фильтров, которые позволяют значительно сократить количество ложноположительных прогнозов. Эти фильтры используют сложность мини-мотивов, расположение белков на поверхности, молекулярные процессы, клеточные процессы, белок-белковые взаимодействия и генетические взаимодействия. Недавно мы объединили все эти эвристики в единый составной фильтр, который позволил добиться значительного прогресса в решении этой проблемы с высокой точностью прогнозирования мини-мотивов, измеренной в ходе сравнительного исследования производительности, в котором оценивались как чувствительность, так и специфичность.

См. также

ресурс ЭЛМ

Ссылки

^ Ми, Тиан; Мерлин Джерлин Камилус; Деверасетти Сандип; Грык Михаил Р.; Билл Трэвис Дж; Брукс Эндрю В.; Ли Логан Ю; Ратнаяке Вирадж; Росс Кристиан А; сержант Дэвид П.; Стронг Кристи Л; Уоттс Паула; Раджасекаран Сангутевар; Шиллер Мартин Р. (январь 2012 г.). «Minimotif Miner 3.0: расширение базы данных и значительно улучшенное сокращение ложноположительных прогнозов на основе консенсусных последовательностей» . Нуклеиновые кислоты Рез . 40 (1). Англия: D252–60. дои : 10.1093/nar/gkr1189 . ПМК 3245078 . ПМИД 22146221 .
^ Шиллер, Мартин Р. (2007). «Minimotif Miner: вычислительный инструмент для исследования функции белка, болезней и генетического разнообразия». Современные протоколы в науке о белках . 48 : 2.12.1–2.12.14. дои : 10.1002/0471140864.ps0212s48 . ISBN 978-0-471-14086-3 . ПМИД 18429315 . S2CID 10406520 .
^ Раджасекаран, Сангутевар; Балла, Судха; Грейди, Патрик; Грик, Майкл Р.; Кадаверу, Кришна; Кундети, Вамси; Маклеевски, Марк В.; Ми, Тиан; и др. (2009). «Minimotif miner 2-й выпуск: база данных и веб-система для поиска мотивов» . Исследования нуклеиновых кислот . 37 (Проблема с базой данных): D185–90. дои : 10.1093/нар/gkn865 . ПМЦ 2686579 . ПМИД 18978024 .
^ Балла, Судха; Тапар, Вишал; Верма, Снигда; Луонг, ТайБинь; Фагри, Таназ; Хуан, Чун-Си; Раджасекаран, Сангутевар; дель Кампо, Джейкоб Дж; Шинн, Джессика Х; Молер, Уильям А; Мациевский, Марк В.; Грик, Майкл Р.; Пиччирилло, Брайан; Шиллер, Стэнли Р.; Шиллер, Мартин Р. (2006). «Minimotif Miner, инструмент для исследования функции белка». Природные методы . 3 (3): 175–177. дои : 10.1038/nmeth856 . ПМИД 16489333 . S2CID 15571142 .

Дальнейшее чтение

Вьяс, Джей; Ноулинг, Рональд Дж.; Маклеевски, Марк В.; Раджасекаран, Сангутевар; Грик, Майкл Р.; Шиллер, Мартин Р. (2009). «Предлагаемый синтаксис семантики Minimotif, версия 1» . БМК Геномика . 10 :360. дои : 10.1186/1471-2164-10-360 . ПМЦ 2733157 . ПМИД 19656396 .
Вьяс, Джей; Ноулинг, Рональд Дж.; Мейсбургер, Томас; Сарджант, Дэвид; Кадаверу, Кришна; Грик, Майкл Р.; Кундети, Вамси; Раджасекаран, Сангутевар; Шиллер, Мартин Р. (2010). «MimoSA: система аннотации мини-мотивов» . БМК Биоинформатика . 11 : 328. дои : 10.1186/1471-2105-11-328 . ПМЦ 2905367 . ПМИД 20565705 .
Кадаверу, Кришна; Вьяс, Джей; Шиллер, Мартин Р. (2008). «Вирусная инфекция и болезни человека – выводы из минимотивов» . Границы бионауки . 13 (13): 6455–71. дои : 10.2741/3166 . ПМЦ 2628544 . ПМИД 18508672 .

Внешние ссылки

[pmid22146221-1] Ми, Тиан; Мерлин Джерлин Камилус; Деверасетти Сандип; Грык Михаил Р.; Билл Трэвис Дж; Брукс Эндрю В.; Ли Логан Ю; Ратнаяке Вирадж; Росс Кристиан А; сержант Дэвид П.; Стронг Кристи Л; Уоттс Паула; Раджасекаран Сангутевар; Шиллер Мартин Р. (январь 2012 г.). «Minimotif Miner 3.0: расширение базы данных и значительно улучшенное сокращение ложноположительных прогнозов на основе консенсусных последовательностей» . Нуклеиновые кислоты Рез . 40 (1). Англия: D252–60. дои : 10.1093/nar/gkr1189 . ПМК 3245078 . ПМИД 22146221 .

[2] Шиллер, Мартин Р. (2007). «Minimotif Miner: вычислительный инструмент для исследования функции белка, болезней и генетического разнообразия». Современные протоколы в науке о белках . 48 : 2.12.1–2.12.14. дои : 10.1002/0471140864.ps0212s48 . ISBN 978-0-471-14086-3 . ПМИД 18429315 . S2CID 10406520 .

[3] Раджасекаран, Сангутевар; Балла, Судха; Грейди, Патрик; Грик, Майкл Р.; Кадаверу, Кришна; Кундети, Вамси; Маклеевски, Марк В.; Ми, Тиан; и др. (2009). «Minimotif miner 2-й выпуск: база данных и веб-система для поиска мотивов» . Исследования нуклеиновых кислот . 37 (Проблема с базой данных): D185–90. дои : 10.1093/нар/gkn865 . ПМЦ 2686579 . ПМИД 18978024 .

[4] Балла, Судха; Тапар, Вишал; Верма, Снигда; Луонг, ТайБинь; Фагри, Таназ; Хуан, Чун-Си; Раджасекаран, Сангутевар; дель Кампо, Джейкоб Дж; Шинн, Джессика Х; Молер, Уильям А; Мациевский, Марк В.; Грик, Майкл Р.; Пиччирилло, Брайан; Шиллер, Стэнли Р.; Шиллер, Мартин Р. (2006). «Minimotif Miner, инструмент для исследования функции белка». Природные методы . 3 (3): 175–177. дои : 10.1038/nmeth856 . ПМИД 16489333 . S2CID 15571142 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]