SmoPSI: Analysis and Prediction of Small Molecule Binding Sites Based on Protein Sequence Information
المؤلفون المشاركون
Wang, Wei
Li, Keliang
Lv, Hehe
Zhang, Hongjun
Wang, Shixun
Huang, Junwei
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The analysis and prediction of small molecule binding sites is very important for drug discovery and drug design.
The traditional experimental methods for detecting small molecule binding sites are usually expensive and time consuming, and the tools for single species small molecule research are equally inefficient.
In recent years, some algorithms for predicting binding sites of protein-small molecules have been developed based on the geometric and sequence characteristics of proteins.
In this paper, we have proposed SmoPSI, a classification model based on the XGBoost algorithm for predicting the binding sites of small molecules, using protein sequence information.
The model achieved better results with an AUC of 0.918 and an ACC of 0.913.
The experimental results demonstrate that our method achieves high performances and outperforms many existing predictors.
In addition, we also analyzed the binding residues and nonbinding residues and finally found the PSSM; hydrophilicity, hydrophobicity, charge, and hydrogen bonding have obviously different effects on the binding-site predictions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Wei& Li, Keliang& Lv, Hehe& Zhang, Hongjun& Wang, Shixun& Huang, Junwei. 2019. SmoPSI: Analysis and Prediction of Small Molecule Binding Sites Based on Protein Sequence Information. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130481
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Wei…[et al.]. SmoPSI: Analysis and Prediction of Small Molecule Binding Sites Based on Protein Sequence Information. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2019 (2019), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130481
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Wei& Li, Keliang& Lv, Hehe& Zhang, Hongjun& Wang, Shixun& Huang, Junwei. SmoPSI: Analysis and Prediction of Small Molecule Binding Sites Based on Protein Sequence Information. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130481
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130481
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر