Разработан новый метод распознавания функциональных классов белков на основе оригинального способа описания аминокислотной последовательности. Каждая последовательность из обучающей выборки сравнивается с аннотируемой последовательностью, на основе чего вычисляются оценки локального сходства для каждой аминокислотной позиции. Эти оценки используются в качестве входных данных для оригинального классификатора. Метод тестировался на 56 классах белков «Золотого стандарта» («Gold Standard» (Brown et al., 2006)), сериновых протеазах и других классах белков. Разработанная нами программа показала высокую точность предсказания – для большинства классов 100 %-я точность. При отнесении белков к классам Международной классификации ферментов (EC) наша программа превосходит по точности программу SVMProt (на основе метода опорных векторов) и сопоставима с программами HMMer (на основе скрытых Марковских моделей) и PROF_PAT (на основе паттернов множественных мотивов). Описанный метод предполагается использовать как для предсказания функциональных классов белков, так и для поиска сайтов функциональной специфичности в аминокислотных последовательностях.
Информационный вестник ВОГиС, 2009, 13 (1), 114-121.