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Sites Inferred by Metabolic Background Assertion Labeling (SIMBAL): adapting the Partial Phylogenetic Profiling algorithm to scan sequences for signatures that predict protein function

机译:代谢背景断言标签(SIMBAL)推断的位点:适应部分系统发育谱算法以扫描序列以预测蛋白功能的特征

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摘要

BackgroundComparative genomics methods such as phylogenetic profiling can mine powerful inferences from inherently noisy biological data sets. We introduce Sites Inferred by Metabolic Background Assertion Labeling (SIMBAL), a method that applies the Partial Phylogenetic Profiling (PPP) approach locally within a protein sequence to discover short sequence signatures associated with functional sites. The approach is based on the basic scoring mechanism employed by PPP, namely the use of binomial distribution statistics to optimize sequence similarity cutoffs during searches of partitioned training sets.
机译:背景技术比较基因组学方法(例如系统发育分析)可以从固有的嘈杂生物学数据集中挖掘有力的推论。我们介绍了通过代谢背景断言标记(SIMBAL)推断的位点,该方法在蛋白质序列中局部应用部分系统发育谱(PPP)方法来发现与功能位点相关的短序列签名。该方法基于PPP所采用的基本评分机制,即使用二项式分布统计信息来优化分区相似训练集的搜索过程中的序列相似性临界值。

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