ミニモチーフマイナー
ミニモチーフマイナー
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説明データベースの拡張とコンセンサス配列からの偽陽性予測の大幅な削減の改善。
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研究室サングテヴァー・ラジャセカランとマーティン・R・シラー
著者ミ、ティアン。マーリン・ジャーリン・カミルス、デベラセッティ・サンディープ、グリク・マイケル・R、ビル・トラヴィス・J、ブルックス・アンドリュー・W、リー・ローガン・Y、ラスナヤケ・ヴィラージ、ロス・クリスチャン・A、サージェント・デヴィッド・P、ストロング・クリスティ・L、ワッツ・ポーラ、ラジャセカラン・サングテヴァール、シラー・マーティン・R
主な引用ミ、ティアン。マーリン・ジャーリン・カミルス、デベラセッティ・サンディープ、グリク・マイケル・R、ビル・トラヴィス・J、ブルックス・アンドリュー・W、リー・ローガン・Y、ラスナヤケ・ヴィラージ、ロス・クリスチャン・A、サージェント・デヴィッド・P、ストロング・クリスティ・L、ワッツ・ポーラ、ラジャセカラン・サングテヴァール、シラー・マーティン・R (2012) [1]
発売日2011
アクセス
Webサイトhttp://mnm.engr.uconn.edu http://minimotifminer.org

Minimotif Minerは、あらゆるタンパク質中のミニモチーフを同定するために設計されたプログラムとデータベースです。[2] [3] [4] ミニモチーフとは、少なくとも1つのタンパク質で機能することが知られている、短く連続したペプチド配列です。ミニモチーフは、配列モチーフ、短線状モチーフ、またはSLiMとも呼ばれます。ミニモチーフは通常、1つの二次構造要素に限定され、長さは15アミノ酸未満です。

説明

機能とは、他の高分子または低分子化合物に結合する結合モチーフ、ミニモチーフの共有結合修飾を誘導するモチーフ、あるいはミニモチーフを含むタンパク質の輸送に関与するモチーフなどです。Minimotif Minerの基本的な前提は、あるタンパク質で機能することが知られている短いペプチド配列は、別のクエリタンパク質でも同様の機能を持つ可能性があるということです。MnM 3.0データベースの現在のリリースには、約30万個のミニモチーフが収録されています。

Minimotif Miner を使用する科学者にとって興味深いワークフローは 2 つあります。

1) Minimotif Minerに任意のクエリタンパク質を入力すると、タンパク質クエリ配列と一致する配列パターンを持つMinimotif配列と関数のリストを含むテーブルが返されます。これらは、タンパク質クエリにおける潜在的な新しい関数を提供します。

2)一塩基多型（SNP）表示機能を使用すると、 dbSNPのSNPがシーケンスウィンドウにマッピングされます。ユーザーは任意のSNPセットを選択し、そのSNPまたは変異によって導入または除去されたミニモチーフを特定できます。これは、生物多様性の形成に関与するミニモチーフや、疾患に関連する可能性のあるミニモチーフを特定するのに役立ちます。

MnM の典型的な結果では、タンパク質クエリに対して 50 を超える新しいミニモチーフが予測されます。このタイプの分析の主な制限は、短いミニモチーフの低い配列複雑度により、配列が予測された機能を含むのではなくランダムな偶然でタンパク質に発生するという偽陽性の予測が生成されることにあります。MnM 3.0 では、偽陽性の予測を大幅に削減できる高度なヒューリスティックとフィルターのライブラリが導入されています。これらのフィルターは、ミニモチーフの複雑度、タンパク質表面の位置、分子プロセス、細胞プロセス、タンパク質間相互作用、および遺伝子相互作用を使用します。最近、これらのヒューリスティックが単一の複合フィルターに統合され、感度と特異性の両方を評価したパフォーマンス ベンチマーク スタディで測定された高精度のミニモチーフ予測によって、この問題の解決に向けて大きく進歩しました。

参照

参考文献

  1. ^ Mi, Tian; Merlin Jerlin Camilus; Deverasetty Sandeep; Gryk Michael R; Bill Travis J; Brooks Andrew W; Lee Logan Y; Rathnayake Viraj; Ross Christian A; Sargeant David P; Strong Christy L; Watts Paula; Rajasekaran Sanguthevar; Schiller Martin R (2012年1月). 「Minimotif Miner 3.0：データベース拡張とコンセンサス配列からの偽陽性予測の大幅な削減」. Nucleic Acids Res . 40 (1). イギリス: D252–60. doi :10.1093/nar/gkr1189. PMC  3245078. PMID  22146221 .
  2. ^ Schiller, Martin R. (2007). 「Minimotif Miner：タンパク質の機能、疾患、遺伝的多様性を調査するための計算ツール」Current Protocols in Protein Science 48 : 2.12.1–2.12.14. doi :10.1002/0471140864.ps0212s48. ISBN 978-0-471-14086-3. PMID  18429315. S2CID  10406520.
  3. ^ ラジャセカラン、サングテヴァール;バラ、スダ。グレイディ、パトリック。グリク、マイケル R.カダヴェル、クリシュナ。クンデティ、ヴァムシ。マチェイェウスキー、マーク W.ミ、ティアン。他。 （2009年）。 「Minimotif miner 第 2 弾リリース: モチーフ検索のためのデータベースおよび Web システム」。核酸研究。37 (データベースの問題): D185–90。土井：10.1093/nar/gkn865。PMC 2686579。PMID  18978024。 
  4. ^ Balla, Sudha; Thapar, Vishal; Verma, Snigda; Luong, ThaiBinh; Faghri, Tanaz; Huang, Chun-Hsi; Rajasekaran, Sanguthevar; del Campo, Jacob J; Shinn, Jessica H; Mohler, William A; Maciejewski, Mark W; Gryk, Michael R; Piccirillo, Bryan; Schiller, Stanley R; Schiller, Martin R (2006). 「Minimotif Miner：タンパク質機能の調査ツール」Nature Methods 3 (3): 175– 177. doi :10.1038/nmeth856. PMID  16489333. S2CID  15571142.

さらに読む

  • Vyas, Jay; Nowling, Ronald J.; MacIejewski, Mark W.; Rajasekaran, Sanguthevar; Gryk, Michael R.; Schiller, Martin R. (2009). 「Minimotif Semantics バージョン1の提案構文」. BMC Genomics . 10 : 360. doi : 10.1186/1471-2164-10-360 . PMC  2733157. PMID 19656396  .
  • ヴィアス、ジェイ。ナウリング、ロナルド・J.トーマス・メウスブルガー;軍曹、デビッド。カダヴェル、クリシュナ。グリク、マイケル R.クンデティ、ヴァムシ。ラジャセカラン、サングテヴァル。シラー、マーティン R. (2010)。 「MimoSA: minimotif アノテーション用システム」。BMCバイオインフォマティクス。11 : 328.土井: 10.1186/1471-2105-11-328。PMC  2905367。PMID  20565705。
  • Kadaveru, Krishna; Vyas, Jay; Schiller, Martin R. (2008). 「ウイルス感染とヒト疾患 ― ミニモチーフからの洞察」. Frontiers in Bioscience . 13 (13): 6455–71 . doi :10.2741/3166. PMC  2628544. PMID  18508672 .
  • ミニモティフマイナー 3.0
  • MinimotifMiner.org
  • Minimotif Miner クエリエンジン
  • バイオツールキット.com
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