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Predicting post-translational lysine acetylation using support vector machines

机译:使用支持向量机预测翻译后的赖氨酸乙酰化

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摘要

Motivation: Lysine acetylation is a post-translational protein modification and a primary regulatory mechanism that controls many cell signaling processes. Lysine acetylation sites are recognized by acetyltransferases and deacetylases through sequence patterns (motifs). Recently, we used high-resolution mass spectrometry to identify 3600 lysine acetylation sites on 1750 human proteins covering most of the previously annotated sites and providing the most comprehensive acetylome so far. This dataset should provide an excellent source to train support vector machines (SVMs) allowing the high accuracy in silico prediction of acetylated lysine residues.
机译:动机:赖氨酸乙酰化是翻译后蛋白质修饰,是控制许多细胞信号传导过程的主要调节机制。赖氨酸乙酰化位点通过序列模式(基序)被乙酰基转移酶和脱乙酰基酶识别。最近,我们使用高分辨率质谱法鉴定了1750种人类蛋白质上的3600个赖氨酸乙酰化位点,该位点涵盖了大多数先前注释的位点,并提供了迄今为止最全面的乙酰化组。该数据集应为训练支持向量机(SVM)提供一个极好的来源,从而可以在计算机上对乙酰化赖氨酸残基进行高精度的预测。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2010年第13期|p.1666-1668|共3页
  • 作者

    Matthias Mann;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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