Identificación de sitios en proteínas usando máquinas con vectores de soporte

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https://doi.org/10.22490/24629448.1058
Sección: Artículo Original
Número: Vol. 1 Núm. 1 (2003)
Cómo citar
Bobadilla, J., Mojica, T., & Niño, L. (1). Identificación de sitios en proteínas usando máquinas con vectores de soporte. NOVA, 1(1). https://doi.org/10.22490/24629448.1058
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Autores

Jaime Leonardo Bobadilla
Departamento de Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia.
Tobías Mojica
Instituto de Genética, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá
Luis Fernando Niño
Departamento de Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia

Resumen

Ante el incremento creciente de estructuras tridimensionales (3D) de proteínas determinadas por rayos X y tecnologías de NMR, así como de estructuras obtenidas mediante métodos computacionales, resulta necesaria la utilización de métodos automatizados para obtener anotaciones iniciales. Hemos desarrollado un nuevo método para reconocer sitios en estructuras tridimensionales de proteínas. Este método está basado en un algoritmo previamente informado para crear descripciones de microambientes proteicos, utilizando propiedades físicas y químicas muy específicas. El método de reconocimiento tiene 3 entradas: 1. Un juego de sitios que comparten alguna función estructural o funcional; 2. Un juego de sitios que no comparten funciones estructurales o funcionales; 3. Un solo sitio para análisis. Una máquina clasificadora con vector de soporte utiliza detalles del vector, donde cada componente representa una propiedad en volumen dado. La validación contra tests independientes muestra que esta prueba de reconocimiento tiene una alta sensibilidad y especificidad. También describimos los resultados de examinar 4 proteínas de unión a calcio (y con el calcio removido) utilizando una rejilla tridimensional de puntos de prueba en un espacio de 1.25Ao. Nuestros resultados muestran que descripciones basadas en propiedades con máquinas de soporte de vectores pueden ser utilizadas para el reconocimiento de sitios de proteínas en estructuras no anotadas.

Palabras clave:

Aprendizaje de máquinas
Anotaciones
Estructura de proteína
Sitios
Algoritmos
no-sitios

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DOI: http://dx.doi.org/10.22490/24629448.1058

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