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Prediction of Protein Structural Features from Sequence Data Based on Shannon Entropy and Kolmogorov Complexity

机译:基于Shannon熵和Kolmogorov复杂度的序列数据预测蛋白质结构特征。

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摘要

While the genome for a given organism stores the information necessary for the organism to function and flourish it is the proteins that are encoded by the genome that perhaps more than anything else characterize the phenotype for that organism. It is therefore not surprising that one of the many approaches to understanding and predicting protein folding and properties has come from genomics and more specifically from multiple sequence alignments. In this work I explore ways in which data derived from sequence alignment data can be used to investigate in a predictive way three different aspects of protein structure: secondary structures, inter-residue contacts and the dynamics of switching between different states of the protein. In particular the use of Kolmogorov complexity has identified a novel pathway towards achieving these goals.
机译:虽然给定生物的基因组存储了该生物运行和繁荣所必需的信息,但由该基因组编码的蛋白质可能比该生物的表型更重要。因此,理解和预测蛋白质折叠和特性的许多方法之一来自基因组学,更具体地说来自多个序列比对,就不足为奇了。在这项工作中,我探索了从序列比对数据中获得的数据可用于预测性研究蛋白质结构的三个不同方面的方法:二级结构,残基间接触以及蛋白质不同状态之间的切换动力学。特别是使用Kolmogorov复杂度已经确定了实现这些目标的新颖途径。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者

    Robert Paul Bywater;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(10),4
  • 年度 -1
  • 页码 e0119306
  • 总页数 15
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

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