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使用 PredictProtein 为 Debian 进行蛋白质结构和功能的云预测。

Cloud prediction of protein structure and function with PredictProtein for Debian.

机构信息

TUM, Department of Informatics, Bioinformatics & Computational Biology-I12, Garching, Germany.

出版信息

Biomed Res Int. 2013;2013:398968. doi: 10.1155/2013/398968. Epub 2013 Jul 18.

DOI:10.1155/2013/398968
PMID:23971032
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3732596/
Abstract

We report the release of PredictProtein for the Debian operating system and derivatives, such as Ubuntu, Bio-Linux, and Cloud BioLinux. The PredictProtein suite is available as a standard set of open source Debian packages. The release covers the most popular prediction methods from the Rost Lab, including methods for the prediction of secondary structure and solvent accessibility (profphd), nuclear localization signals (predictnls), and intrinsically disordered regions (norsnet). We also present two case studies that successfully utilize PredictProtein packages for high performance computing in the cloud: the first analyzes protein disorder for whole organisms, and the second analyzes the effect of all possible single sequence variants in protein coding regions of the human genome.

摘要

我们发布了适用于 Debian 操作系统及其衍生版本（如 Ubuntu、Bio-Linux 和 Cloud BioLinux）的 PredictProtein。PredictProtein 套件作为一组标准的开源 Debian 软件包提供。该版本涵盖了 Rost 实验室最受欢迎的预测方法，包括二级结构和溶剂可及性预测方法（profphd）、核定位信号预测方法（predictnls）和固有无序区域预测方法（norsnet）。我们还介绍了两个成功利用 PredictProtein 软件包在云中进行高性能计算的案例研究：第一个案例研究分析了整个生物体的蛋白质无序性，第二个案例研究分析了人类基因组蛋白编码区所有可能的单个序列变异的影响。

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