MemBrain:一种便捷的预测膜蛋白结构的在线服务器

文章概述

膜蛋白是一种镶嵌在生物膜中的重要蛋白质,在生命活动中如离子运输、载体和受体等方面发挥着关键作用。传统的实验手段难以对膜蛋白的结构进行测定,因此,基于氨基酸测序利用计算的方法,快速、精确的预测膜蛋白结构具有重要的意义。上海交通大学沈红斌教授等开发了一种称为“MemBrain”的在线预测网站,以氨基酸序列作为输入来预测膜蛋白结构。MemBrain包含预测跨膜螺旋、残基相互作用和残基可接触性区域等功能模块。实验结果表明,MemBrain在评价指标ATMH和AP 上的预测精度分别达97.9%和87.1%,在N-Score和C-Score的预测准确率分别为3.2 ± 3.0和3.1 ± 2.8。在预测残基相互作用方面,MemBrain通过基于训练数据集和独立数据集的测试,在Top-L/5上的预测精度分别达到62%和64.1%。在可接触性区域预测上,相关系数和平均绝对误差分别取得0.733和13.593的结果。这些预测结果为揭示膜蛋白的结构和功能提供了重要帮助。

文章引用信息

Xi Yin . Jing Yang . Feng Xiao . Yang Yang . Hong-Bin Shen, MemBrain: An Easy-to-Use Online Webserver for Transmembrane Protein Structure Prediction. Nano-Micro Lett.(2018) 10:2.http://dx.doi.org/10.1007/s40820-017-0156-2此工作发表于Nano-Micro Letters期刊2018年第10卷第1期,详情请阅读全文,可免费下载。本文同步在期刊微信、微博、科学网博客、Facebook、Twitter等平台推出。以往推文请关注中文推广网站(http://nmsci.cn)。
作者介绍

沈红斌,上海交通大学特聘教授、校学术委员会委员。2007年毕业于上海交通大学自动化系获博士学位, 后赴哈佛大学医学院从事博士后研究工作。主要从事模式识别与生物信息学的教学与研究工作,曾获国家杰出青年科学基金(2017)、上海市自然科学一等奖(2015)、ESI高被引科学家(2014、2015)、爱思唯尔中国高被引学者(2014、2015、2016)、第八届上海青年科技英才(2016)、万人计划青年拔尖人才(2015)、霍英东教育基金会青年教师奖(2015)、国家自然科学基金优秀青年基金(2012)、教育部新世纪优秀人才(2011)、上海市青年五四奖章(2011)、全国优秀博士学位论文(2009)、上海市浦江人才(2008)等荣誉。
研究方向:生物信息学、模式识别与图像处理、大数据挖掘与理解。主页链接:http://www.csbio.sjtu.edu.cn/

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图文导读

图 1  已知蛋白质序列和结构之间的差距正在迅速扩大

图 2  MemBrain Web服务器提交界面的截图(www.csbio.sjtu.edu.cn/bioinf/MemBrain/)

图 3  预测跨膜α-螺旋的MemBrain管道

图 4  MemBrain-Contact预测TMH–TMH接触地图的管道途径

图 5  MemBrain预测方案的流程图

Nano-Micro Letters《纳微快报》


Nano-Micro Letters《纳微快报》是严格评审的国际英文学术期刊,快速报道与纳米/微米尺度相关的高水平研究成果和评论文章,尤其关注从纳米到微米的自下而上的工作,旨在推动纳微科技的发展和应用。期刊与Springer合作,以Open Access出版。采用国际一流的Scholarone Manuscripts编审系统。目前,NML期刊已被SCI、EI、SCOPUS、DOAJ、知网、万方等数据库收录。最新影响因子达到了4.849,材料学科和物理学科位于Q1区。2014和2016年连续入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”(D类和B类),2016-2018年入选“上海市高水平高校学术期刊支持计划(A)”。2015和2016年均获“中国最具国际影响力学术期刊”,2016年获“2016年全国高校杰出科技期刊奖“和”上海市高校精品科技期刊奖”。

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