Predicción de sitios de ubiquitinación utilizando la composición de pares de aminoácidos espaciados por k

Como una de las modificaciones post-traduccionales reversibles más importantes de las proteínas, se ha reportado que la ubiquitinación está involucrada en muchos procesos biológicos y está estrechamente implicada en diversas enfermedades. Para descifrar completamente los mecanismos moleculares de los procesos biológicos relacionados con la ubiquitinación, un paso inicial pero crucial es el reconocimiento de sustratos ubiquitinados y los sitios de ubiquitinación correspondientes. Aquí, se desarrolló una nueva herramienta de bioinformática llamada CKSAAPUbSite para predecir sitios de ubiquitinación a partir de secuencias de proteínas. Con la ayuda de Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), el punto fuerte de CKSAAPUbSite es emplear la composición de pares de aminoácidos espaciados por k que rodean un sitio de consulta (es decir, cualquier lisina en una secuencia de consulta) como entrada. Cuando se entrenó y probó en el conjunto de datos de sitios de ubiquitinación de levadura (Radivojac et al, Proteins, 2010, 78: 365-380), una validación cruzada de 100 veces con una proporción de 1∶1 de muestras positivas y negativas reveló que la precisión y la MCC de CKSAAPUbSite alcanzaron el 73.40% y 0.4694, respectivamente. El CKSAAPUbSite propuesto también ha sido intensamente evaluado para mostrar un mejor rendimiento que algunos predictores existentes, lo que sugiere que puede servir como una herramienta útil para la comunidad. Actualmente, CKSAAPUbSite está accesible de forma gratuita en http://protein.cau.edu.cn/cksaapᵤbsite/. Además, también descubrimos que los patrones de secuencia alrededor de los sitios de ubiquitinación no son conservados a través de diferentes especies. Para asegurar un rendimiento de predicción razonable, la aplicación del actual CKSAAPUbSite debe limitarse al proteoma de levadura.