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प्रेरणा: अज्ञात प्रोटीन का कार्यात्मक एनोटेशन प्रोटियॉमिक्स में एक प्रमुख लक्ष्य है। एक प्रमुख एनोटेशन प्रोटीन की उपकोशिकीय स्थिति का पूर्वानुमान है। कई पूर्वानुमान तकनीकें विकसित की गई हैं, जो आमतौर पर एकल अंतर्निहित जैविक पहलू पर ध्यान केंद्रित करती हैं या सभी संभावित स्थानीयकरणों के subset का पूर्वानुमान करती हैं। प्रोटीन сортिंग प्रक्रिया की नकल करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम लिया गया है, जैविक रूप से प्रासंगिक जानकारी को कैद करके और एकत्र करके, और पूर्वानुमान सटीकता और स्थानीयकरण कवरेज में सुधार की स्पष्ट आवश्यकता का समाधान करते हैं। परिणाम: यहाँ हम उपकोशिकीय स्थानीयकरण की भविष्यवाणी के लिए एक नवीन SVM-आधारित दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं, जो एन-टर्मिनल लक्षित अनुक्रमों, अमीनो एसिड संघटन और प्रोटीन अनुक्रम मोटिफ को एकीकृत करता है। हम दिखाते हैं कि यह दृष्टिकोण एन-टर्मिनल लक्षित अनुक्रमों के आधार पर पूर्वानुमान को कैसे सुधारता है, हमारे विधि TargetLoc की तुलना मौजूदा विधियों से करके। इसके अलावा, MultiLoc सभी प्रमुख युकैरियोटिक उपकोशिकीय स्थानीयकरणों का पूर्वानुमान लगाने वाली तुलनीय विधियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, और उन विधियों की तुलना में बेहतर या तुलनीय परिणाम दिखाता है जो कम स्थानीयकरणों या एक जीव के लिए विशिष्ट हैं। उपलब्धता: http://www-bs.informatik.uni-tuebingen.de/Services/MultiLoc/
Höglund et al. (Fri,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।