Implementación del algoritmo de predicción Freeman-Wimley en una aplicación web para la identificación in silico de proteínas de membrana barriles-beta
Resumen
Las proteínas de tipo barril-beta desempeñan un importante papel tanto en medicina humana como veterinaria. Su localización en la superficie bacteriana y su participación en los mecanismos de virulencia de los patógenos, hacen que se hayan convertido en un interesante blanco en los estudios de búsqueda de candidatos vacunales. Freeman y Wimley desarrollaron un algoritmo de predicción basado en las propiedades físico-químicas de proteínas barriles beta transmembrana (BBTMs). Basado en el mismo y utilizando Grails, se implementó una aplicación web. Este sistema (Beta Predictor), procesa hasta 10.000 proteínas, con un tiempo de respuesta aproximado de 0,019 s por proteína de 500 residuos y permite un análisis gráfico para cada proteína. La aplicación se evaluó con un conjunto de validación de 535 proteínas no redundantes, 102 BBTMs y 433 no-BBTMs. Se calculó la sensibilidad, especificidad, coeficiente de correlación de Matthews, valor predictivo positivo y la exactitud, siendo estos 85,29%, 95,15%, 78,72%, 80,56% y 93,27%, respectivamente. El rendimiento de este sistema se comparó con el de los predictores de BBTMs, BOMP y TMBHunt y se utilizó el mismo conjunto de validación. Se obtuvieron los siguientes resultados en el orden anterior: 76,47%, 99,31%, 83,05%, 96,30% y 94,95% para el BOMP y 78,43%, 92,38%, 67,90%, 70,17% y 89,78% para el TMBHunt. El predictor BOMP superó al Beta Predictor, pero este último mostró mejor comportamiento que el TMBHunt.Citas
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Derechos de autor 2015 José Antonio Agüero, Lisandra Aguilar, Yandy Abreu, Agustín Lage-Castellanos, Yannier Estévez
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