ТЕМАТИКА

Теоретические микроскопические аномальные формы кривых титрования ( THEMATICS ) — это вычислительный метод прогнозирования биохимически активных аминокислот в трехмерной структуре белка. ^[1]^[2]^[3]

Метод был разработан Мэри Джо Ондречен , Джеймсом Клифтоном и Дагмар Ринге . ^[4] Он основан на вычисленных электростатических и химических свойствах отдельных аминокислот в структуре белка. В частности, он определяет аномальные формы в теоретических кривых титрования ионизированных аминокислот. Биохимически активные аминокислоты, как правило, имеют широкие буферные диапазоны и несигмоидальные паттерны титрования.

Хотя метод успешно предсказывает биохимически активные аминокислоты, он также предоставляет входные характеристики для предиктора машинного обучения, частичного порядка оптимального правдоподобия (POOL). ^[5]^[6]

Ссылки

^ Функция белка предсказана с помощью нового метода «ТЕМАТИКИ», разработанного учеными Северо-Восточного университета и Брандейса. ScienceDaily, (2001).
^ Борман, С., От последовательности к следствию. Chemical and Engineering News, 79(48): стр. 31-33 (2001).
^ Болл, П., Компьютеры замечают подсказки формы. Nature, (2001).
^ «ТЕМАТИКА: Простой вычислительный предиктор функции фермента по структуре», MJ Ondrechen, JG Clifton & D. Ringe, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 98, 12473-12478 (2001). PMID 11606719
^ «Частичное оптимальное правдоподобие (POOL): прогнозирование остатков активного сайта с использованием трехмерной структуры и свойств последовательности», W. Tong, Y. Wei, LF Murga, MJ Ondrechen и RJ Williams, PLoS Computational Biology, 5(1): e1000266 (2009). PMID 9148270
^ Somarowthu, Srinivas; Yang, Huyuan; Hildebrand, David GC; Ondrechen, Mary Jo (2011-06-01). "Высокопроизводительное предсказание функциональных остатков в белках с помощью машинного обучения и вычисляемых входных признаков". Biopolymers . 95 (6): 390– 400. doi :10.1002/bip.21589. ISSN 0006-3525. PMID 21254002.

Эта статья по вычислительной химии является заглушкой . Вы можете помочь Википедии, расширив ее.

[one-1] Функция белка предсказана с помощью нового метода «ТЕМАТИКИ», разработанного учеными Северо-Восточного университета и Брандейса. ScienceDaily, (2001).

[two-2] Борман, С., От последовательности к следствию. Chemical and Engineering News, 79(48): стр. 31-33 (2001).

[three-3] Болл, П., Компьютеры замечают подсказки формы. Nature, (2001).

[four-4] «ТЕМАТИКА: Простой вычислительный предиктор функции фермента по структуре», MJ Ondrechen, JG Clifton & D. Ringe, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 98, 12473-12478 (2001). PMID 11606719

[5] «Частичное оптимальное правдоподобие (POOL): прогнозирование остатков активного сайта с использованием трехмерной структуры и свойств последовательности», W. Tong, Y. Wei, LF Murga, MJ Ondrechen и RJ Williams, PLoS Computational Biology, 5(1): e1000266 (2009). PMID 9148270

[6] Somarowthu, Srinivas; Yang, Huyuan; Hildebrand, David GC; Ondrechen, Mary Jo (2011-06-01). "Высокопроизводительное предсказание функциональных остатков в белках с помощью машинного обучения и вычисляемых входных признаков". Biopolymers . 95 (6): 390– 400. doi :10.1002/bip.21589. ISSN 0006-3525. PMID 21254002.