4 c on estos nueve resultados obtenidos se construye

Info iconThis preview shows page 1. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

Unformatted text preview: n se detallan los servidores de predicción que han sido utilizados: 1. S ervidor G O R G OR [GOR78] es un método de predicción de la estructura secundaria basado en la t eoría de la información. Su nombre está formado por la iniciales de los nombres de s us desarrolladores originales (Garnier, Osguthorpe, y Robson). Utilizaron ventanas d eslizantes de 17 residuos para obtener los estados conformacionales. 154 Clasificación Supervisada Basada en RRBB. Aplicación en Biología Computacional ?~^^a A r ^. ^ . ./ ;#'V-x...i-i, i^^/ 4??v, 'IM^-^^ ,.-^'T^ . .,\J_J_^... T ,^.v^-- j íp->| í -f-'^-f-r*^ '•£'' i:kr r 5? ' F igura 7.5: Disposición geográfica de los servidores de predicción de estructura secundaria 2. S ervidor J P r e d J Pred [CCS"'"98] es un servidor de Internet interactivo para la predicción de la estructura secundaria de las proteínas. El servidor permite enviar una secuencia o un a lineamiento múltiple, y devuelve las predicciones de seis algoritmos de predicción de l a estructura secundaria que emplean la información evolutiva de secuencias múltiples. Se devuelve además una predicción de consenso, la cual mejora la exactitud m edia Q3 de la predicción en un 1 %, obteniendo de esta forma una exactitud de 7 2,9% ( según sus autores). De esta forma, JPred ejecuta seis métodos de predicción diferentes (DSC [KS96], P HD [RS93], NNSSP [SS95], PREDATOR [FA97], ZPRED [ZBTS87] y MULPRED [ BT88]), y combina los resultados de cada uno de ellos. L os métodos NNSSP, DSC, PREDATOR, MULPRED, ZPRED y PHD se eligieron como representantes de los métodos de predicción de la estructmra secundaria, q ue emplean la información evolutiva de secuencias múltiples. Cada uno obtiene s u predicción utilizando una heurística diferente, basada en el vecino más próximo ( NNSSP), redes de neuronas (PHD), discriminación lineal (DSC), método de combinación de secuencias simples por consenso (MULPRED), propensiones de enlaces d e hidrógeno (PREDATOR), o conservación de predicción ponderada (ZPRED). A lo largo del desarrollo de la tesis, se han observado diferentes problemas con este servidor, ya que de las 3515 secuencias enviadas, 72 no han recibido resultado. 3. Servidor PHD P HD [RSS94a] es un servidor de predicción de estructura secundaria al que se envía u na secuencia de aminoácidos y que devuelve, vía correo electrónico, un alineamiento 7.6. Multiclasificador basado en redes Bayesianas para PSSP 155 m últiple de la secuencia y la predicción de la estructura secundaria. Está basado en u na red de neuronas multicapa. P H D presenta tres modos de funcionamiento diferentes: • M odo por defecto. M uestra una página Web con una interfaz muy simple que sólo admite la secuencia de aminoácidos, tomando el resto de parámetros los v alores por defecto. • M odo avanzado. M uestra los mismos campos que en el modo por defecto p ero da la posibilidad de establecer parámetros tales como tipo de predicción, PSI-BLAST, formato de salida para el alineamiento múltiple de la secuencia, formato de la secuencia de entrada, e tc. • M odo experto. E n este caso se da la posibilidad de establecer todos los parám.etros posibles para realizar la predicción (base de datos donde buscar proteínas s imilares, parámetros para el alineamiento, etc.). P ara la realización del envío de los conjuntos de datos, se escogió el modo experto. Al realizar los envíos se encontró el problema de saturar el servidor al enviarle gran c antidad de secuencias. Para solucionar este problema se han tenido que enviar b loques de aproximadamente 20 secuencias. 4. S ervidor P R E D A T O R FVishman y Argos crearon PREDATOR [FA96, FA97] en un esfuerzo de combinar el algoritmo estándar del vecino más cercano, con otros resultados que reflejan interacciones no locales de puentes de hidrógeno. E l comportamiento del servidor PREDATOR con los envíos de los conjuntos de d atos ha sido bastante satisfactorio. Las respuestas de las prediccciones han sido m uy rápidas durante el envío de las secuencias. El único inconveniente encontrado e n este servidor, es el de no predecir secuencias de menos de 30 aminoácidos. De e sta forma de las 3515 secuencia enviadas, la estructura secundaria no fue predicha p ara 19 de ellas (13 de la cuales pertenecen al conjunto de datos CB513) por ser su l ongitud menor que 30. 5. S ervidor P r o f E l servidor de predicción de la estructura secundaria de las proteínas Prof [OKOO] se ha utilizado para predecir todas las secuencias. Todas las predicciones se han r ealizado automáticamente usando los valores por defecto del servidor. Prof predice l a estructura, conectando en cascada diversos tipos de clasificadores basados en redes d e neuronas y discriminación lineal [OKOO]. Los autores estimaron la exactitud de P rof en 76.7% con el conjunto de datos CB513 [CB99]. E n cuanto a su funcionamiento al enviar los conjuntos de datos, al contrario que los a nteriores servidores, no se satura a causa de la cola de trabajos...
View Full Document

Ask a homework question - tutors are online