- Код статьи
- 10.31857/S0005231023120048-1
- DOI
- 10.31857/S0005231023120048
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 12
- Страницы
- 38-48
- Аннотация
- Изучается влияние расположения аминокислотных остатков в пентапептиде на его устойчивость. Cтроится прогноз устойчивости пентапептида с помощью метода градиентного бустинга, позволяющего оценить влияние каждого признака на стабильность пентапептида. Выявлены комбинации расположения аминокислот в пентапептиде, вносящие существенный вклад в его стабильность. Показано, что использование таких комбинаций позволяет сократить количество данных, необходимых для получения достоверного прогноза стабильности пентапептида.
- Ключевые слова
- аминокислотный остаток пентапептид градиентный бустинг предсказание достаточность информации
- Дата публикации
- 15.12.2023
- Год выхода
- 2023
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 9
Библиография
- 1. Senior A.W., Evans R., Jumper J. et al. Improved protein structure prediction using potentials from deep learning // Nature. 2020. V. 577. P. 706-710.
- 2. Pereira J., Simpkin A.J., Hartmann M.D. et al. High accuracy protein structure prediction in CASP14 // Proteins Structure Function and Bioinformatics. 2021. V. 89. No. 12. P. 1687-1699. https://doi.org/10.1002/prot.26171
- 3. Nekrasov A.N., Kozmin Yu.P., Kozyrev S.V. et al. Hierarchical structure of protein sequence // Int. J. Mol. Sci. 2021. V. 22. No. 15. 8339. https://doi.org/10.3390/ijms22158339
- 4. Anashkina A.A., Nekrasov A.N., Alekseeva L.G. et al. A minimum set of stable blocks for rational design of polypeptide chains // Biochimie. 2019. V. 160. P. 88-92.
- 5. Ke G., Meng Q., Finley T., Wang T. et al. A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree // Proc. 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS). Long Beach. 2017. P. 3149-3157.
- 6. Bergstra J., Yamins D., Cox D.D. Making a Science of Model Search: Hyperparameter Optimization in Hundreds of Dimensions for Vision Architectures // Proc. of the 30th International Conference on Machine Learning (ICML). 2013. P. 115-123.
- 7. Lundberg S.M., Lee S.I. A unified approach to interpreting model predictions // Proc. 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS). Long Beach. 2017. P. 4765-4774.
- 8. Mikhalskii A.I., Petrov I.V., Tsurko V.V., Anashkina A.A. et al. Application of mutual information estimation for prediction the structural stability of pentapeptides // Rus. J. Numer. Anal. Math. Model. 2020. V. 35. No. 5. P. 263-271.
