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Recognition of a protein fold in the context of the SCOP classification

折叠(高阶函数) 线程(蛋白质序列) 蛋白质数据库的结构分类 计算生物学 蛋白质测序 蛋白质折叠 序列(生物学) 计算机科学 背景(考古学) 蛋白质结构 肽序列 人工智能 模式识别(心理学) 生物 遗传学 生物化学 基因 古生物学 程序设计语言
作者
Inna Dubchak,Ilya Muchnik,Christopher Mayor,Igor Dralyuk,Sung‐Hou Kim
出处
期刊:Proteins [Wiley]
卷期号:35 (4): 401-407 被引量:230
标识
DOI:10.1002/(sici)1097-0134(19990601)35:4<401::aid-prot3>3.0.co;2-k
摘要

A computational method has been developed for the assignment of a protein sequence to a folding class in the Structural Classification of Proteins (SCOP). This method uses global descriptors of a primary protein sequence in terms of the physical, chemical, and structural properties of the constituent amino acids. Neural networks are utilized to combine these descriptors in a way to discriminate members of a given fold from members of all other folds. An extensive testing of the method has been performed to evaluate its prediction accuracy. The method is applicable for the fold assignment of any protein sequence with or without significant sequence homology to known proteins. A WWW page for predicting protein folds is available at URL http://cbcg.lbl.gov/. Proteins 1999;35:401–407.
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