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| 【目的】 本研究相关的SIRT1去乙酰化酶属于NAD+依赖的非经典型组蛋白去乙酰基酶,和酵母中Sir2高度同源,其在生物进化进程中的高度保守性提示它们参与基本的生物学过程。研究表明,人SIRT1可催化p53蛋白去乙酰化从而抑制由DNA损伤引发的细胞凋亡,同时还可下调FOXO蛋白的转录活性来减少FOXO蛋白依赖的细胞凋亡;酵母中Sir2已经证实可阐释热量限制与长寿的联系。SIRT1的重要性引起研究者持续关注,因此希望能有快速简便的方法预测其底物位点来简化实验流程,这就促使我们试图建立一个有效的分类器,对于任意给定的一段含赖氨酸残基的短肽序列,判断其是人SIRT1底物位点的可能。 【方法】 我们从以往文献中查找到96个实验证实的SIRT1底物位点,通过分析去乙酰化修饰位点附近氨基酸序列的特征来建立分类器,但发现位点序列不具有明显的共性,仅利用序列信息建立的分类器对测试位点判断准确率最高只有56.77%。可见,位点序列信息并不能充分反映去乙酰化状态,所以我们在Gene Ontology数据库收集了更多的生物学信息:Biological Process(有相似生物通路的蛋白质更可能有相同的转录后修饰)、Cellular Component(亚细胞定位)、Molecular Function以及蛋白质之间相互作用等特征信息,然后整合生物学共性和序列信息并将所有位点聚类成组,每次用一组来训练或测试分类器,如果待测位点的这些信息与分类器重合度高就有可能是SIRT1底物位点,最后判断准确率显著上升至79.03%。之前有实验利用SIRT1敲除模型做质谱分析,筛选出乙酰化水平增高的位点作为SIRT1候选底物位点,我们的分类器预测的结果与此实验结果重合度很高,证实我们的分类器确实有效。 【结果】 整合功能信息后单个分类器准确率达79.03%;99个分类器准确率为93.57%;预测结果和实验结果高度重合。 【结论】 经验证我们的分类器效果显著,对预测SIRT1底物位点有较高的实用价值。 |
| 关键词: SIRT1 deacetylation substrate prediction |
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