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Prediction of Transmembrane Protein Topology Using Position-specific Modeling of Context-dependent Structural Regions
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  • Prediction of Transmembrane Protein Topology Using Position-specific Modeling of Context-dependent Structural Regions
  • Prediction of Transmembrane Protein Topology Using Position-specific Modeling of Context-dependent Structural Regions
저자명
Chi. Sang-Mun
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2005년|16권 3호|pp.683-693 (11 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

This paper presents a new transmembrane Protein topology prediction method which is an attempt to model the topological rules governing the topogenesis of transmembrane proteins. Context-dependent structural regions of the transmembrane protein are used as basic modeling units in order to effectively represent their topogenic roles during transmembrane protein assembly. These modeling units are modeled by means of a tied-state hidden Markov model, which can express the position-specific effect of amino acids during ransmembrane protein assembly. The performance of prediction improves with these modeling approaches. In particular, marked improvement of orientation prediction shows the validity of the proposed modeling. The proposed method is available at http://bioroutine.com/TRAPTOP.