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Analysis on the Amino Acid Distributions with Position in Transmembrane Proteins
Chi, Sang-Mun 한국데이터정보과학회 2005 한국데이터정보과학회지 Vol.16 No.4
This paper presents a statistical analysis on the position-specific distributions of amino acid residues in transmembrane proteins. A hidden Markov model segments membrane proteins to produce segmented regions of homogeneous statistical property from variable-length amino acids sequences. These segmented residues are analyzed by using chi-square statistic and relative-entropy in order to find position-specific amino acids. This analysis showed that isoleucine and valine concentrated on the center of membrane-spanning regions, tryptophan, tyrosine and positive residues were found frequently near both ends of membrane.
Chi, Sang-Mun The Korean Data and Information Science Society 2005 한국데이터정보과학회지 Vol.16 No.3
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.
Multiple State Hidden Markov Model to Predict Transmembrane Protein Topology
Chi, Sang-Mun Korean Data and Information Science Society 2004 한국데이터정보과학회지 Vol.15 No.4
This paper describes a new modeling method for the prediction of transmembrane protein topology. The structural regions of the transmembrane protein have been modeled by means of a multiple state hidden Markov model that has provided for the detailed modeling of the heterogeneous amino acid distributions of each structural region. Grammatical constraints have been incorporated to the prediction method in order to capture the biological order of membrane protein topology. The proposed method correctly predicted 76% of all membrane spanning regions and 92% sidedness of the integration when all membrane spanning regions were found correctly.
단백질 이차 구조 예측을 위한 단백질 프로파일의 성능 비교
지상문,Chi, Sang-Mun 한국정보통신학회 2018 한국정보통신학회논문지 Vol.22 No.1
단백질의 이차구조는 단백질의 진화, 구조, 기능을 연구하는데 중요한 정보이다. 단백질 서열 정보만을 이용하여 단백질의 이차 구조를 예측하는 분야에 심층 학습 방법들이 최근 들어 활발히 적용되고 있다. 이러한 방법에서 널리 사용되는 입력은 단백질 서열을 변환하여 만들어진 단백질 프로파일이다. 본 논문에서는 효과적인 단백질 프로파일을 얻기 위하여 단백질 서열 탐색 방법으로 PSI-BLAST와 더불어서 HHblits를 사용하였다. 단백질 프로파일의 구성에 사용되는 상동 단백질 서열을 결정하기 위한 유사도 문턱치와 상동 단백질 서열 정보를 반복적으로 사용하는 회수를 조절하였다. 합성곱 신경망과 순환 신경망을 사용하여 단백질 이차구조를 예측하였는데, 진화적 정보를 한번만 추가하여 만들어진 단백질 프로파일이 효과적이었다. The protein secondary structures are important information for studying the evolution, structure and function of proteins. Recently, deep learning methods have been actively applied to predict the secondary structure of proteins using only protein sequence information. In these methods, widely used input features are protein profiles transformed from protein sequences. In this paper, to obtain an effective protein profiles, protein profiles were constructed using protein sequence search methods such as PSI-BLAST and HHblits. We adjust the similarity threshold for determining the homologous protein sequence used in constructing the protein profile and the number of iterations of the profile construction using the homologous sequence information. We used the protein profiles as inputs to convolutional neural networks and recurrent neural networks to predict the secondary structures. The protein profile that was created by adding evolutionary information only once was effective.
지상문,Chi, Sang-Mun 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.7
단백질이 존재하는 세포내 위치에 대한 지식은 단백질의 기능과 관련된 중요한 정보이다. 본 논문은 개선된 레이블 멱집합 다중레이블 분류방법을 제안하여 단백질이 존재하는 세포내의 다중 위치를 예측한다. 다중레이블 분류 방법 중에서 레이블 멱집합 방법은 특정 생물학적 기능을 수행하는 단백질의 세포내 위치간의 연관 관계를 효과적으로 모델링할 수 있다. 본 논문은 다중레이블을 다른 다중레이블들의 선형조합으로 나타낼 때의 조합가중치를 제약조건이 있는 최적화를 통하여 구하고, 이를 사용하여 여러 다중레이블의 예측 확률들을 조합하여 최종적인 예측을 수행한다. 인간 단백질 자료에 대한 실험에서 제안한 방법이 다른 단백질 세포내 위치 예측 방법에 비하여 높은 성능을 보였다. 이는 제안한 방법이 레이블 멱집합 방법에서 사용되는 다중레이블들내에 존재하는 중복 정보를 이용하여 다중 레이블의 예측확률을 성공적으로 강화할 수 있기 때문이다. Knowledge about protein subcellular localization provides important information about protein function. This paper improves a label power-set multi-label classification for the accurate prediction of subcellular localization of proteins which simultaneously exist at multiple subcellular locations. Among multi-label classification methods, label power-set method can effectively model the correlation between subcellular locations of proteins performing certain biological function. With constrained optimization, this paper calculates combination weights which are used in the linear combination representation of a multi-label by other multi-labels. Using these weights, the prediction probabilities of multi-labels are combined to give final prediction results. Experimental results on human protein dataset show that the proposed method achieves higher performance than other prediction methods for protein subcellular localization. This shows that the proposed method can successfully enrich the prediction probability of multi-labels by exploiting the overlapping information between multi-labels.