NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Karbonilasyon, bir protein molekülünün lizin (K), prolin (P), arginin (R) ve treonin (T) kalıntılarına bir karbonil grubunun eklendiği bir posttranslasyonel modifikasyondur (PTM veya PTLM). Karbonilasyon, çeşitli biyolojik süreçlerin düzenlenmesinde önemli bir rol oynar, ancak diyabet, kronik akciğer hastalığı, Parkinson hastalığı, Alzheimer hastalığı, kronik böbrek yetmezliği ve sepsis gibi birçok hastalıkla da ilişkilidir. Bu nedenle, hem temel araştırma hem de ilaç geliştirme açılarından, zorlu bir sorunla karşı karşıyayız: K, P, R veya T'nin birçok kalıntısını içeren karakterize edilmemiş bir protein dizisi için, hangileri karbonile edilebilir ve hangileri yapamaz? Bu sorunu çözmek için, iCar-PseCp adlı bir tahminci geliştirdik, dizili bilgileri genel sözde amino asit bileşimine dahil ederek ve Monte Carlo örneklemesi tarafından çarpık eğitim veri setini pozitif altkümeyi genişletmek için dengeleyerek. Aynı karbonilasyon bilinen proteinler kümesindeki katı hedef çapraz doğrulamaları, yeni tahmincinin mevcut benzerlerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini gösterdi. Çoğu deneysel bilim insanının rahatlığı için, iCar-PseCp için kullanıcı dostu bir web sunucusu http://www.jci-bioinfo.cn/iCar-PseCp adresinde kurulmuştur, bu sayede kullanıcılar karmaşık matematiksel denklemlerden geçmeye gerek kalmadan istenen sonuçları kolayca elde edebilirler. Burada sunulan formülasyon ve yaklaşımın, hesaplama proteomiklerindeki diğer birçok sorunu analiz etmek için de kullanılabileceğini fark etmemizden kaçamamıştır.
Özgün kaynak özetini okuyun
Carbonylation is a posttranslational modification (PTM or PTLM), where a carbonyl group is added to lysine (K), proline (P), arginine (R), and threonine (T) residue of a protein molecule. Carbonylation plays an important role in orchestrating various biological processes but it is also associated with many diseases such as diabetes, chronic lung disease, Parkinson's disease, Alzheimer's disease, chronic renal failure, and sepsis. Therefore, from the angles of both basic research and drug development, we are facing a challenging problem: for an uncharacterized protein sequence containing many residues of K, P, R, or T, which ones can be carbonylated, and which ones cannot? To address this problem, we have developed a predictor called iCar-PseCp by incorporating the sequence-coupled information into the general pseudo amino acid composition, and balancing out skewed training dataset by Monte Carlo sampling to expand positive subset. Rigorous target cross-validations on a same set of carbonylation-known proteins indicated that the new predictor remarkably outperformed its existing counterparts. For the convenience of most experimental scientists, a user-friendly web-server for iCar-PseCp has been established at http://www.jci-bioinfo.cn/iCar-PseCp, by which users can easily obtain their desired results without the need to go through the complicated mathematical equations involved. It has not escaped our notice that the formulation and approach presented here can also be used to analyze many other problems in computational proteomics.
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.