MemBrain:一种便捷的预测膜蛋白结构的在线服务器

2023-05-18 23:00:13

论文概述

膜蛋白是一种镶嵌在生物膜中的重要蛋白质，在生命活动中如离子运输、载体和受体等方面发挥着关键作用。传统的实验手段难以对膜蛋白的结构进行测定，因此，基于氨基酸测序利用计算的方法，快速、精确的预测膜蛋白结构具有重要的意义。上海交通大学沈红斌教授等开发了一种称为“MemBrain”的在线预测网站，以氨基酸序列作为输入来预测膜蛋白结构。MemBrain包含预测跨膜螺旋、残基相互作用和残基可接触性区域等功能模块。实验结果表明，MemBrain在评价指标ATMH和AP 上的预测精度分别达97.9%和87.1%，在N-Score和C-Score的预测准确率分别为3.2 ± 3.0和3.1 ± 2.8。在预测残基相互作用方面，MemBrain通过基于训练数据集和独立数据集的测试，在Top-L/5上的预测精度分别达到62%和64.1%。在可接触性区域预测上，相关系数和平均绝对误差分别取得0.733和13.593的结果。这些预测结果为揭示膜蛋白的结构和功能提供了重要帮助。

文章引用信息

Xi Yin. Jing Yang. Feng Xiao. Yang Yang . Hong-Bin Shen, MemBrain: An Easy-to-Use Online Webserver for Transmembrane Protein Structure Prediction. Nano-Micro Lett.(2018) 10:2.

http://dx.doi.org/10.1007/s40820-017-0156-2

关键字

跨膜蛋白质α-螺旋,结构预测,机器学习,接触图预测,相对表面积

此工作发表于Nano-Micro Letters期刊2018年第10卷第1期，详情请阅读全文，可免费下载。本文同步在期刊微信、微博、科学网博客、Facebook、Twitter等平台推出。以往推文请关注中文推广网站（http://nmsci.cn）。

作者介绍

沈红斌

上海交通大学特聘教授、校学术委员会委员。2007年毕业于上海交通大学自动化系获博士学位，后赴哈佛大学医学院从事博士后研究工作。主要从事模式识别与生物信息学的教学与研究工作，曾获国家杰出青年科学基金（2017）、上海市自然科学一等奖(2015)、ESI高被引科学家(2014、2015)、爱思唯尔中国高被引学者(2014、2015、2016)、第八届上海青年科技英才(2016)、万人计划青年拔尖人才(2015)、霍英东教育基金会青年教师奖(2015)、国家自然科学基金优秀青年基金(2012)、(2011)、上海市青年五四奖章(2011)、全国优秀博士学位论文(2009)、上海市浦江人才(2008)等荣誉。