Resumen

Las calpaínas son una importante familia de cisteín proteasas dependientes de Ca2 que catalizan la proteólisis limitada de muchos sustratos específicos. Las calpaínas desempeñan papeles cruciales en procesos fisiológicos y patológicos básicos, y la identificación de los sitios de corte de las calpaínas puede facilitar la comprensión de los mecanismos moleculares y la función biológica. Pero los enfoques experimentales tradicionales para predecir los sitios son precisos, y siempre requieren mucho trabajo y tiempo. Por ello, en los últimos años los métodos computacionales están recibiendo cada vez más atención debido a su comodidad y rapidez. En este estudio, desarrollamos un nuevo predictor basado en la máquina de vectores soporte (SVM) con el método de máxima relevancia mínima redundancia (mRMR) seguido de la selección incremental de características (IFS). Y nos referimos a la característica de propiedades fisicoquímicas/bioquímicas, conservación de secuencia, desorden residual, estructura secundaria, y accesibilidad solvente para representar los sitios de clivaje de calpaína. Los resultados experimentales muestran que el rendimiento de nuestro predictor es mejor que el de otros predictores de última generación, cuya precisión de predicción media es del 79,49%, la sensibilidad del 62,31% y la especificidad del 88,12%. Dado que los servidores web de fácil uso y acceso público representan la dirección futura para el desarrollo de predictores prácticamente más útiles, aquí hemos proporcionado un servidor web para el método presentado en este artículo.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:sitios de clivaje de calpaína, cisteína proteasas dependientes, máxima relevancia, mínima redundancia, servidores web accesibles, precisión de predicción media, selección incremental de características, muchos sustratos específicos, varios otros estados, máquina de vectores soporte, enfoques experimentales tradicionales.
• Keywords:calpain cleavage sites, +-dependent cysteine proteases, maximum relevance minimum redundancy, accessible web servers, average prediction accuracy, incremental feature selection, many specific substrates, several other state, support vector machine, traditional experiment approaches