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Implementación del algoritmo de predicción Freeman-Wimley en una aplicación web para la identificación in silico de proteínas de membrana barriles-beta

Fuente: Redalyc

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	José Antonio Agüero-Fernández
Format:	Artículo científico
Sprache:	es
Veröffentlicht:	Instituto Finlay 2015
Schlagworte:	Salud beta vacuna barriles in silico Proteínas de membrana
Online-Zugang:	Acceder al recurso
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author	José Antonio Agüero-Fernández
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contents	Implementación del algoritmo de predicción Freeman-Wimley en una aplicación web para la identificación in silico de proteínas de membrana barriles-beta José Antonio Agüero-Fernández Lisandra Aguilar-Bultet Yandy Abreu-Jorge Agustín Lage-Castellanos Yannier Estévez-Dieppa Salud beta vacuna barriles in silico Proteínas de membrana Las proteínas de tipo barril-beta desempeñan un importante papel tanto en medicina humana como veterinaria. Sulocalización en la superficie bacteriana y su participación en los mecanismos de virulencia de los patógenos, hacenque se hayan convertido en un interesante blanco en los estudios de búsqueda de candidatos vacunales. Freeman yWimley desarrollaron un algoritmo de predicción basado en las propiedades físico-químicas de proteínas barriles betatransmembrana (BBTMs). Basado en el mismo y utilizando Grails, se implementó una aplicación web. Este sistema(Beta Predictor), procesa hasta 10.000 proteínas, con un tiempo de respuesta aproximado de 0,019 s por proteína de500 residuos y permite un análisis gráfico para cada proteína. La aplicación se evaluó con un conjunto de validaciónde 535 proteínas no redundantes, 102 BBTMs y 433 no-BBTMs. Se calculó la sensibilidad, especificidad, coeficientede correlación de Matthews, valor predictivo positivo y la exactitud, siendo estos 85,29%, 95,15%, 78,72%, 80,56%y 93,27%, respectivamente. El rendimiento de este sistema se comparó con el de los predictores de BBTMs, BOMP yTMBHunt y se utilizó el mismo conjunto de validación. Se obtuvieron los siguientes resultados en el orden anterior:76,47%, 99,31%, 83,05%, 96,30% y 94,95% para el BOMP y 78,43%, 92,38%, 67,90%, 70,17% y 89,78% parael TMBHunt. El predictor BOMP superó al Beta Predictor, pero este último mostró mejor comportamiento que elTMBHunt. 2015 artículo científico 1025-0298 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=203442153003 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=2034 VacciMonitor application/pdf Instituto Finlay VacciMonitor (Cuba) Num.2 Vol.24
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