换一批
换一批摘要磷酸化作为最重要的蛋白质翻译后修饰(PTM)之一几乎参与生物生命活动的全程，蛋白激酶之间的磷酸化级联则是细胞内信号整合和传播的核心机制，由于实验方法无法直接鉴定激酶信息，使用计算方法预测磷酸化位点的特异激酶逐渐成为研究热点。本文针对数据库中磷酸化位点激酶信息缺失的问题，结合蛋白质序列、相互作用网络等信息，发展了两种磷酸化位点特异激酶预测方法：<br> 1．基于蛋白质相互作用网络预测人体蛋白磷酸化位点特异激酶方法PKSPS。PKSPS是由PKSPS-Net和PKSPS-Seq组成，其中PKSPS-Net基于蛋白质相互作用网络中蛋白质的拓扑相似度，使用最大加权二部匹配算法预测激酶-底物关系(KSR)；磷酸化序列富集分析在PKSPS-Seq中被用于分析位点周围序列的相似性，预测磷酸化位点催化激酶(KSP)。PKSPS在不同激酶的独立测试集上比现存方法具有更好的性能，并且在文献案例中给出了与实验一致的预测结果。<br> 2．基于网络动态性质预测激酶-底物磷酸化关系。该模型考虑了网络的时间特性对激酶-底物相互作用预测的影响。使用体内酵母作为底物网络模型，利用改进的3-sigma准则判断基因活性，构建动态底物网络，并提出亲和打分度量激酶-底物关系潜在的可能性，最后将酵母蛋白模型迁移至人体内进行激酶-底物关系的预测，得到了优于静态底物网络的表现，为理解KSR提供新思路。
更多相关知识
- 浏览0
- 被引0
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
