已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

TMH Stab-pred: Predicting the stability of α-helical membrane proteins using sequence and structural features

跨膜蛋白 跨膜结构域 理论(学习稳定性) 序列(生物学) 化学 膜蛋白 折叠(DSP实现) 蛋白质二级结构 生物系统 生物物理学 计算机科学 生物化学 生物 受体 机器学习 电气工程 工程类
作者
P. Ramakrishna Reddy,A. Kulandaisamy,M. Michael Gromiha
出处
期刊:Methods [Elsevier BV]
卷期号:218: 118-124
标识
DOI:10.1016/j.ymeth.2023.08.005
摘要

The folding and stability of transmembrane proteins (TMPs) are governed by the insertion of secondary structural elements into the cell membrane followed by their assembly. Understanding the important features that dictate the stability of TMPs is important for elucidating their functions. In this work, we related sequence and structure-based parameters with free energy (ΔG0) of α-helical membrane proteins. Our results showed that the free energy transfer of hydrophobic peptides, relative contact order, total interaction energy, number of hydrogen bonds and lipid accessibility of transmembrane regions are important for stability. Further, we have developed multiple-regression models to predict the stability of α-helical membrane proteins using these features and our method can predict the stability with a correlation and mean absolute error (MAE) of 0.89 and 1.21 kcal/mol, respectively, on jack-knife test. The method was validated with a blind test set of three recently reported experimental ΔG0, which could predict the stability within an average MAE of 0.51 kcal/mol. Further, we developed a webserver for predicting the stability and it is freely available at (https://web.iitm.ac.in/bioinfo2/TMHS/). The importance of selected parameters and limitations are discussed.

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
刚刚
百变怪完成签到 ,获得积分10
刚刚
numagok完成签到,获得积分0
1秒前
2秒前
2秒前
ddxxtt完成签到,获得积分10
2秒前
不期完成签到 ,获得积分10
3秒前
丰富的澜完成签到 ,获得积分10
3秒前
qins发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
阿沅完成签到 ,获得积分10
5秒前
金戈完成签到,获得积分10
5秒前
拼搏的寒凝完成签到 ,获得积分10
6秒前
外星人只能去峨眉山转圈圈完成签到 ,获得积分10
6秒前
归尘发布了新的文献求助10
7秒前
dengdengdeng完成签到,获得积分10
7秒前
Sasioverlxrd完成签到 ,获得积分10
7秒前
wqdoctor发布了新的文献求助10
7秒前
敬业乐群完成签到,获得积分10
8秒前
快乐的树叶完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
归尘发布了新的文献求助10
9秒前
归尘发布了新的文献求助10
9秒前
xixixi完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
10秒前
云梦泽完成签到 ,获得积分10
10秒前
归尘发布了新的文献求助10
10秒前
煮个鸭梨吃吃完成签到 ,获得积分10
10秒前
归尘发布了新的文献求助10
11秒前
giuer完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
12秒前
王志鹏完成签到 ,获得积分10
12秒前
归尘发布了新的文献求助10
13秒前
归尘发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
害羞的又菡完成签到,获得积分10
13秒前
归尘发布了新的文献求助10
14秒前
Zhanghao完成签到,获得积分10
14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
The anomeric effect 1000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
1 Peter and Christ's Descent to the Dead in Its Early Christian Reception 700
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7732307
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9283029
关于积分的说明 20155867
捐赠科研通 7309570
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3303995
关于科研通互助平台的介绍 2456716
邀请新用户注册赠送积分活动 2313039