Revista de minería de datos en genómica y proteómica

Abstracto

Exploración rápida y confiable del universo PDB busca un nuevo algoritmo de búsqueda de plantillas

Sunil Nahata y Ashish Runthala

La predicción de la estructura de proteínas casi nativas mediante el modelado basado en plantillas (TBM) ha sido un objetivo realista de la biología estructural durante varios años. Los algoritmos TBM requieren el mejor conjunto de plantillas para una secuencia de proteína objetivo para cubrirla al máximo y construir su topología correcta. Sin embargo, la precisión de dichos algoritmos de predicción sufre los problemas algorítmicos y lógicos de nuestras medidas de búsqueda de plantillas que no logran seleccionar rápidamente estructuras confiables para una secuencia objetivo. En este estudio, empleamos el conjunto de datos PDB95 seleccionado de 41.967 plantillas para predecir los modelos T0752 objetivo de CASP10 para evaluar la eficiencia de los motores de búsqueda utilizados habitualmente PSI-BLAST y HHPred. Nuestro análisis presenta un estudio detallado para abrir nuevas perspectivas para mejorar la precisión de las metodologías de predicción TBM. Revela las debilidades de las medidas de búsqueda de plantillas más populares y, por lo tanto, proporciona brevemente una perspectiva significativa sobre las cualidades de un algoritmo de búsqueda de plantillas previsto para ilustrar la necesidad de un algoritmo de búsqueda de plantillas más confiable.