NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka planAmiloidler, beta fermuar konfigürasyonunun karakteristik özelliği olan aberrant intramoleküler temas bölgeleri oluşturabilen proteinlerdir. Amiloidler ciddi sağlık koşullarının altında kalabilirler, örneğin. Alzheimer veya Parkinson hastalıkları. Kısa amino asit segmentlerinin protein amiloidojenikliğinden sorumlu olabileceği öne sürülmüştür, ancak bu tür iki yüzden fazla heksapeptid deneysel olarak bulunamamıştır. Pafig'in BMC Bioinformatik'te yayınlanan hesaplama aracının yazarları, eğitim ve test modelleri için kullanılabilecek amiloid heksapeptid veri kümesini genişletmek için bir yöntem. Bir amiloid proteinine ait tüm heksapeptidlerin amiloid olarak kabul edilebileceğini varsaymışlardır, bu proteinlerden amiloid olarak rapor edilmeyenler ise her zaman amilonegatiftir. Burada, yukarıda açıklanan veri kümelerini genişletme yönteminin neden yanlış olduğunu gösteriyor ve yanlış verilerin yanlış bir şekilde doğru sınıflandırmaya neden olabileceğini tartışıyoruz.SonuçlarHeksapeptidlerin Pafig tarafından amiloid sınıflandırması, sanat hesaplama yöntemlerinin farklı durumundan sınıflandırma sonuçları ile karşı karşıya kaldı ve tüm yöntemlerin çıktıları kümeleme analizi ile incelendi. Kümeleme yöntemleri, Pafig'in diğer yaklaşımlarla ilgili bir aykırılık olduğunu göstermektedir. Eğitim ve test veri kümelerinin istatistiksel kalıplarını inceleyen çalışmamız, pozitif kısımlarında STVIIE heksapeptidine karşı güçlü bir önyargı gösterdi. Görünüşte amylo-pozitif ve -negatif heksapeptidlerin farklı istatistiksel kalıpları, heksapetidlerin amiloid eğilimi ile ilgili olmayan tekrarlanabilir bir sınıflandırmaya izin verir.SonuçlarAmiloid heksapeptidlerin tanınması üzerine yapılan çalışmamız, yanlış seçilmiş veri kümelerinde tesadüfi desenlerin ortaya çıkmasının yanlış bir şekilde doğru sınıflandırma sonuçları üretebileceğini göstermiştir. Amiloid proteinine ait tüm heksapeptidlerin amilpozitif olarak kabul edilebileceği ve amiloid olarak rapor edilmeyen proteinlerden olanların her zaman amilonegatif olduğu varsayımı başka bir hesaplama yöntemi tarafından desteklenmez. Bu, tam bir proteinin amiloid eğiliminin bu proteinde sadece bir amiloidojenik parçadan kaynaklanabileceği deneysel gözlemlerle uyumludur, proteinin içinde iyi gizlenmiş olan amiliyodojenik parçanın ortaya çıkması hiçbir zaman fibril oluşumuna yol açmayabilir. Bu, Pafig'in amiloidojeniklik açısından doğru sınıflandırma sağlamadığı sonucuna yol açar.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundAmyloids are proteins capable of forming aberrant intramolecular contact sites, characteristic of beta zipper configuration. Amyloids can underlie serious health conditions, e.g. Alzheimer's or Parkinson's diseases. It has been proposed that short segments of amino acids can be responsible for protein amyloidogenicity, but no more than two hundred such hexapeptides have been experimentally found. The authors of the computational tool Pafig published in BMC Bioinformatics a method for extending the amyloid hexapeptide dataset that could be used for training and testing models. They assumed that all hexapeptides belonging to an amyloid protein can be regarded as amylopositive, while those from proteins never reported as amyloid are always amylonegative. Here we show why the above described method of extending datasets is wrong and discuss the reasons why the incorrect data could lead to falsely correct classification.ResultsThe amyloid classification of hexapeptides by Pafig was confronted with the classification results from different state of the art computational methods and the outputs of all methods were studied by clustering analysis. The clustering methods show that Pafig is an outlier with regard to other approaches. Our study of the statistical patterns of its training and testing datasets showed a strong bias towards STVIIE hexapeptide in their positive part. Different statistical patterns of seemingly amylo-positive and -negative hexapeptides allow for a repeatable classification, which is not related to amyloid propensity of the hexapetides.ConclusionsOur study on recognition of amyloid hexapeptides showed that occurrence of incidental patterns in wrongly selected datasets can produce falsely correct results of classification. The assumption that all hexapeptides belonging to amyloid protein can be regarded as amylopositive and those from proteins never reported as amyloid are always amylonegative is not supported by any other computational method. This is in line with experimental observations that amyloid propensity of a full protein can result from only one amyloidogenic fragment in this protein, while the occurrence of amyliodogenic part that is well hidden inside the protein may never lead to fibril formation. This leads to the conclusion that Pafig does not provide correct classification with regard to amyloidogenicity.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.