Suppr超能文献

通过组合熵优化揭示蛋白质功能的决定因素。

Determinants of protein function revealed by combinatorial entropy optimization.

作者信息

Reva Boris, Antipin Yevgeniy, Sander Chris

机构信息

Computational Biology Center, Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, 1275 York Avenue, New York, NY 10065, USA.

出版信息

Genome Biol. 2007;8(11):R232. doi: 10.1186/gb-2007-8-11-r232.

Abstract

We use a new algorithm (combinatorial entropy optimization [CEO]) to identify specificity residues and functional subfamilies in sets of proteins related by evolution. Specificity residues are conserved within a subfamily but differ between subfamilies, and they typically encode functional diversity. We obtain good agreement between predicted specificity residues and experimentally known functional residues in protein interfaces. Such predicted functional determinants are useful for interpreting the functional consequences of mutations in natural evolution and disease.

摘要

我们使用一种新算法(组合熵优化 [CEO])来识别通过进化相关的蛋白质组中的特异性残基和功能亚家族。特异性残基在一个亚家族内保守,但在不同亚家族之间存在差异,并且它们通常编码功能多样性。我们在蛋白质界面中预测的特异性残基与实验已知的功能残基之间取得了良好的一致性。这种预测的功能决定因素有助于解释自然进化和疾病中突变的功能后果。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/d934/2258190/326afbb61bda/gb-2007-8-11-r232-1.jpg

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