蛋白质组学与生物信息学杂志
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抽象的

酶序列自动分类的计算方法

阿克拉姆·穆罕默德和奇蒂巴布·古达

确定酶的功能作用对于构建生物体的代谢蓝图并确定酶在代谢和疾病途径中可能发挥的潜在作用非常重要。随着基因和蛋白质序列数据的指数增长，通过实验表征所有酶的功能是不可行的。或者，可以使用计算方法来注释大量未注释的酶序列。对于酶的功能预测和分类，基于氨基酸组成、序列和结构特性、结构域组成和特定肽信息的特征已被不同的计算方法广泛使用。每个特征空间都有其自身的优点和对整体预测精度的限制。当使用机器学习方法对酶进行分类时，预测准确性会提高。鉴于生物数据库中注释的不完整和不平衡性质，集成方法或依赖于正交特征组合的方法更适合在酶分类中实现更高的准确性和覆盖率。在这篇综述文章中，我们系统地描述了迄今为止用于酶类别预测的所有特征和方法。据作者所知，这篇综述代表了用于酶类别计算预测的方法的最详尽的描述。集成方法或依靠正交特征组合的方法更适合在酶分类中实现更高的准确性和覆盖率。在这篇综述文章中，我们系统地描述了迄今为止用于酶类别预测的所有特征和方法。据作者所知，这篇综述代表了用于酶类别计算预测的方法的最详尽的描述。集成方法或依靠正交特征组合的方法更适合在酶分类中实现更高的准确性和覆盖率。在这篇综述文章中，我们系统地描述了迄今为止用于酶类别预测的所有特征和方法。据作者所知，这篇综述代表了用于酶类别计算预测的方法的最详尽的描述。