Contenido principal del artículo

Autores

En este artículo se presenta un nuevo método para la detección de homología remota llamado remote-3DP. El
método remote 3DP se basa tanto en información 3D predicha como en las propiedades fisicoquímicas de los
aminoácidos. El método considera tan sólo 10 modelos estructurales para representar una proteína y distinguir los
homólogos remotos de los no remotos en 54 familias SCOP. La baja dimensionalidad de la representación permite
usar diferentes técnicas de clasificación y descubrir cuál funciona mejor para cada familia. En este artículo, se
muestra que al incluir una propiedad fisicoquímica junto con la información 3D en un elemento estructural local, de
hecho mejora la exactitud de la detección de homología remota. El puntaje ROC para un conjunto de modelos que
incluye el índice de hidropatía alcanza un puntaje de 0. 953 para el conjunto de datos SCOP 1.53. Además, se propone
un modelo de ensamble que utiliza las salidas obtenidas para las 10 propiedades y así tomar una decisión consenso.
La estrategia consenso alcanza un puntaje ROC de 0.963 sobre el conjunto de datos SCOP 1.53, sobrepasando los
métodos actuales basados en la composición de la secuencia cuya exactitud varía de 0.87 a 0.92.

Oscar F. Bedoya, Universidad del Valle

Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación

Irene Tischer, Universidad del Valle

Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación
1.
Bedoya OF, Tischer I. Detección de homología remota de proteínas usando modelos 3D enriquecidos con propiedades fisicoquímicas. inycomp [Internet]. 19 de junio de 2015 [citado 29 de marzo de 2024];17(1):75-84. Disponible en: https://revistaingenieria.univalle.edu.co/index.php/ingenieria_y_competitividad/article/view/2202