Структура и функционирование белков. Применение методов биоинформатики - Джон Ригден 2014

Интегральные серверы для предсказания функции по структуре
ProKnow

Первый из двух описываемых тут интегральных серверов называется ProKnow (Pal and Eisenberg 2005) и создан в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе (UCLA) (http://proknow.mbi.ucla.edu). Текущая версия сервера, ProKnow 2.0, использует шесть главных методов предсказания для любой загруженной пространственной структуры (Рис. 10.1). На самом деле, на сервер также можно загрузить всего лишь последовательность белка, но в этом случае один из шести методов отпадает. Характерными особенностями, которые анализируются этими методами, являются: общая укладка белка, различные структурные мотивы (не используется, если загружена только последовательность), сходство последовательностей, мотивы в последовательности и функциональные связи базы данных взаимодействующих белков (Database of Interacting Proteins, DIP) и базы данных Prolinks. Каждый метод может дать один или несколько ключей к функции белка с разной степенью надежности. Этим ключам с использованием теоремы Байеса присваиваются веса, а затем ключи комбинируются для получения наиболее вероятной общей функции, которая выражается в терминах ГО, и степенью достоверности каждого из них. Результатом работы сервера является карта взаимосвязей между наиболее вероятными предсказаниями по классификации ГО (Рис. 10.2), которая позволяет пользователю более уверенно трактовать предсказания. На итоговой вебстранице представлена также детальная информация о наилучших вариантах и их оценки. Лучшие варианты для нашего примера, структуры 2fck, представлены на рис. 10.3. В сущности, здесь сервер выдает лишь один наилучший результат: N-ацетилтрансфераза, которая предсказана с высокой надежностью и согласуется с вероятной функцией белка.