Predicción de la clase de plegamiento de proteínas utilizando la descripción global de la secuencia de aminoácidos.

Presentamos un método para predecir la clase de plegamiento de proteínas basado en la descripción global de la cadena proteica y un proceso de votación. La selección de los mejores descriptores se logró mediante una red neuronal simulada por computadora entrenada en una base de datos que consiste en 83 clases de plegamiento. Los descriptores de la cadena proteica incluyen la composición general, la transición y la distribución de atributos de aminoácidos, como la hidrofobicidad relativa, la estructura secundaria predicha y la exposición al disolvente predicha. Se realizó una prueba de validación cruzada en 15 de las clases más grandes. La prueba muestra que las proteínas fueron asignadas a la clase correcta (predicción positiva correcta) con una precisión promedio del 71.7%, mientras que la predicción inversa de que las proteínas no pertenecían a una clase particular (predicción negativa correcta) fue del 90-95% de precisión. Al probarse en 254 estructuras utilizadas en este estudio, las dos mejores predicciones contenían la clase correcta en el 91% de los casos.