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A machine learning strategy for predicting localization of post-translational modification sites in protein-protein interacting regions

机译:预测蛋白质-蛋白质相互作用区域中翻译后修饰位点定位的机器学习策略

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摘要

BackgroundOne very important functional domain of proteins is the protein-protein interacting region (PPIR), which forms the binding interface between interacting polypeptide chains. Post-translational modifications (PTMs) that occur in the PPIR can either interfere with or facilitate the interaction between proteins. The ability to predict whether sites of protein modifications are inside or outside of PPIRs would be useful in further elucidating the regulatory mechanisms by which modifications of specific proteins regulate their cellular functions.
机译:背景技术蛋白质的一个非常重要的功能域是蛋白质-蛋白质相互作用区域(PPIR),它形成相互作用的多肽链之间的结合界面。 PPIR中发生的翻译后修饰(PTM)可以干扰蛋白质或促进蛋白质之间的相互作用。预测蛋白质修饰位点在PPIR内部还是外部的能力将有助于进一步阐明特定蛋白质修饰通过其调控细胞功能的调控机制。

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