Resumen

Los receptores acoplados a proteínas G (GPCRs) son la super familia de receptores más grande. En este artículo, intentamos emplear propiedades físico-químicas, que provienen de SVM-Prot, para representar los GPCR. Se utilizó Random Forest como clasificador para distinguirlos de otras secuencias de proteínas. La suite MEME se utilizó para detectar los 10 motivos conservados más significativos de los GPCR humanos. En los conjuntos de datos de prueba, la precisión promedio fue del 91.61%, y el AUC promedio fue de 0.9282. El análisis de descubrimiento de MEME mostró que muchos motivos se agruparon en las siete regiones transmembrana helicoidales hidrofóbicas que se adaptan a la característica de los GPCR. Todo lo anterior indica que nuestro método de aprendizaje automático puede distinguir con éxito los GPCR de los no GPCR.

• Materias:Enfermeras Método espectrofotométrico Estructuras biomecánicas Timpanoplastia Efecto antiplasmodial
• Subjects:Nurses Spectrophotometric method Biomechanical structures Tympanoplasty Antiplasmodial effect
• Palabras claves:Receptores acoplados a proteínas g; Svm-prot; Bosque aleatorio; Motivos conservados; Conjunto meme; Método de aprendizaje automático
• Keywords:G protein-coupled receptors; Svm-prot; Random forest; Conserved motifs; Meme suite; Machine-learning method