Predikce aktivních míst v proteinech

Abstract

Znalost aktivních míst proteinů a schopnost určit jejich polohu pouze z informace o primární struktuře daného proteinu je dlouhodobým cílem snažení mnoha vědců po celém světě. Tato práce osvětluje význam aktivních míst jako takových a shrnuje pokroky dosažené na poli jejich predikce. Kromě toho je zde představen predikční algoritmus pracující pouze s informacemi z primární struktury proteinů. Jeho základem jsou techniky zpracování signálů. Pro převod na numerický signál je využito veličiny EIIP a další zpracování probíhá pomocí S-transformace. Algoritmus dosahuje senzitivity větší než 60 %, jeho pozitivní prediktivní hodnota přesahuje 50 % a oproti jiným současným metodám vyniká zejména svou rychlostí a jednoduchostí.Knowledge of protein hot spots and the ability to successfully predict them while using only primary protein structure has been a worldwide scientific goal for several decades. This thesis describes the importance of hot spots and sums up advances achieved in this field of study so far. Besides that we introduce hot spot prediction algorithm using only a primary protein structure, based primarily on signal processing techniques. To convert protein sequence to numerical signal we use the EIIP attribute, while further processing is carried out via means of S-transform. The algorithm achieves sensitivity of more than 60 %, positive predictive value exceeds 50 % and the main advantage over competitive algorithms is its simplicity and low computational requirements.