SoluProt: prediction of soluble protein expression inEscherichia coli

溶解度 优先次序 大肠杆菌 计算机科学 梯度升压 蛋白质测序 Boosting(机器学习) 机器学习 蛋白质表达 试验装置 计算生物学 数据挖掘 数据库 人工智能 化学 生物 肽序列 生物化学 工程类 随机森林 基因 有机化学 管理科学
作者
Jiří Hon,Martin Marusiak,Tomáš Martínek,Antonín Kunka,Jaroslav Zendulka,David Bednář,Jiřı́ Damborský
出处
期刊:Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:37 (1): 23-28 被引量:113
标识
DOI:10.1093/bioinformatics/btaa1102
摘要

Poor protein solubility hinders the production of many therapeutic and industrially useful proteins. Experimental efforts to increase solubility are plagued by low success rates and often reduce biological activity. Computational prediction of protein expressibility and solubility in Escherichia coli using only sequence information could reduce the cost of experimental studies by enabling prioritization of highly soluble proteins.A new tool for sequence-based prediction of soluble protein expression in E.coli, SoluProt, was created using the gradient boosting machine technique with the TargetTrack database as a training set. When evaluated against a balanced independent test set derived from the NESG database, SoluProt's accuracy of 58.5% and AUC of 0.62 exceeded those of a suite of alternative solubility prediction tools. There is also evidence that it could significantly increase the success rate of experimental protein studies. SoluProt is freely available as a standalone program and a user-friendly webserver at https://loschmidt.chemi.muni.cz/soluprot/.https://loschmidt.chemi.muni.cz/soluprot/.Supplementary data are available at Bioinformatics online.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
酆不二发布了新的文献求助10
1秒前
李美玥完成签到 ,获得积分10
2秒前
猫咪毛毛发布了新的文献求助10
2秒前
kakal完成签到,获得积分10
3秒前
lq8996完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
科研通AI6.2应助郑青椒采纳,获得10
4秒前
5秒前
我是老大应助天边采纳,获得10
7秒前
7秒前
无奈的碧彤应助大气凝云采纳,获得10
7秒前
体贴老头完成签到 ,获得积分10
8秒前
饱满的棒棒糖完成签到 ,获得积分10
9秒前
1526完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
善学以致用应助wnll采纳,获得10
12秒前
拒绝去偏旁完成签到 ,获得积分10
13秒前
13秒前
王李俊完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
xiadu完成签到 ,获得积分10
16秒前
HJJHJH发布了新的文献求助10
18秒前
19秒前
忧心的曼凝完成签到,获得积分0
19秒前
UP发布了新的文献求助30
20秒前
Hmbb完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
光亮绮山完成签到 ,获得积分10
21秒前
蒸蒸日上完成签到,获得积分10
21秒前
ZANG发布了新的文献求助50
21秒前
22秒前
dfggb完成签到,获得积分10
23秒前
啊哦发布了新的文献求助10
23秒前
eddie777完成签到,获得积分10
24秒前
MOREMO发布了新的文献求助10
24秒前
攸宁完成签到 ,获得积分10
25秒前
Kevin63完成签到,获得积分10
25秒前
26秒前
28秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Propeller Design 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6015215
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7591401
关于积分的说明 16148147
捐赠科研通 5162889
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2764219
邀请新用户注册赠送积分活动 1744715
关于科研通互助平台的介绍 1634658