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
youyou糍粑发布了新的文献求助10
刚刚
SUE发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
2秒前
Jasper应助JACK采纳,获得10
2秒前
3秒前
4秒前
高俊飞发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
烟花应助万海波采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
趁热拿铁发布了新的文献求助20
6秒前
爆米花应助愤怒的香菇采纳,获得10
6秒前
慕青应助kk采纳,获得10
7秒前
博修发布了新的文献求助30
7秒前
April完成签到 ,获得积分10
7秒前
阳阳秋发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
小茉莉完成签到,获得积分10
9秒前
左丘以云发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
田様应助研友_8QQm78采纳,获得10
11秒前
汉皇高祖发布了新的文献求助30
11秒前
无限素发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
13秒前
烟花应助格格采纳,获得10
14秒前
充电宝应助youyou糍粑采纳,获得10
14秒前
web1032020297发布了新的文献求助10
14秒前
JACK发布了新的文献求助10
15秒前
luckly发布了新的文献求助10
16秒前
Orange应助yuji采纳,获得10
16秒前
科研通AI6.3应助SUE采纳,获得10
17秒前
CipherSage应助舒一一采纳,获得10
18秒前
尊敬的姿发布了新的文献求助10
19秒前
dipper发布了新的文献求助10
20秒前
背后的语海完成签到 ,获得积分10
20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
Römisch-Germanische Forschungen 1000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
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 7610004
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9185692
关于积分的说明 19677665
捐赠科研通 7183640
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3270335
关于科研通互助平台的介绍 2434013
邀请新用户注册赠送积分活动 2264954