【Nucleic Acids Research】四篇好文简读-专题8
【Nucleic Acids Research】四篇好文简读-专题8
一
论文题目：
Integrating genome sequence and structural data for statistical learning to predict transcription factor binding sites 论文摘要：
作者报告了一种预测四环素阻遏物 (TetR) 家族转录调节因子 (TFR) DNA 特异性的方法。首先，基于基因组序列的方法通过已定义的定量 P 值进行简化，以过滤掉可靠的预测。然后，引入了一个框架来合并结构数据并训练统计能量函数以基于序列对 TFR 和 TFR 结合位点 (TFBS) 之间的配对进行评分。基准数据集的预测中，基于基因组序列或基于统计能量的方法正确预测了 30 个 TFR 中 29 个的 TFBS。使用 P 值或 Z 值作为指标，作者估计 59.6% 的 TFR 被两种方法中的至少一种做出了相对可靠的预测，而仅基于基因组序列的方法覆盖了 28.7%。作者的方法预测了大量无法从公共数据库（例如 FootprintDB）中正确检索的新 TFB。高通量实验分析表明，统计能量可以可靠地模拟大量 TFR 的 TFBS。因此，能量函数可用于探索各自基因组中的新 TFBS。可以将该方法扩展到具有足够结构信息的其他转录因子家族中。
论文链接：
https://academic.oup.com/nar/article/48/22/12604/6017409 web链接：
http://biocomp.ustc.edu.cn/servers/tfbs-predict.php
二
论文题目：
PharmMapper server: a web server for potential drug target identification using pharmacophore mapping approach 论文摘要：
计算机药物标志靶识别，包括许多用于寻找疾病基因和蛋白质的不同算法，是药物发现管道的第一步。当目标的 3D 结构可用时，目标识别的问题通常会转化为寻找潜在的候选目标与小分子探针之间的最佳相互作用模式。药效团是分子与特定目标受体相互作用所必需的特征的空间排列，是除分子对接方法之外实现这一目标的另一种方法。作者开发了server平台，PharmMapper，旨在使用药效团映射方法识别给定小分子（药物、天然产物或其他新发现的具有未识别结合目标的化合物）的潜在目标候选者。PharmMapper 拥有大量的内部药效团数据库（即 PharmTargetDB），从 TargetBank、BindingDB、DrugBank 和潜在药物靶标数据库中的所有靶标信息进行注释，包括超过 7000 个基于受体的药效团模型（涵盖 1500 多个药物靶标信息） . PharmMapper 会根据 PharmTargetDB 中的所有药效团模型自动找到查询分子的最佳映射模式，列出前 N 个最适合的命中样本，每个样本带有适当的目标注释，并显示各个分子的对齐姿势。得益于高效稳健的三角形哈希映射方法，PharmMapper 具有高吞吐能力，筛选整个 PharmTargetDB 平均仅需 1 h。
论文链接：
https://academic.oup.com/nar/article/38/suppl_2/W609/1095921?searchresult=1#82660233 代码链接：
http://59.78.96.61/pharmmapper
三
论文题目：
DGINN, an automated and highly-flexible pipeline for the detection of genetic innovations on protein-coding genes 论文摘要：
适应性进化塑造了主要的生物过程。寻找蛋白质编码基因和在进化过程中适应的位点是一项需要重大努力的工程。然而，很少有方法可以完全自动识别阳性选择的基因，并且大多数方法中都没有广泛的遗传信息更迭来源，例如基因复制和重组。在这里，作者开发了 DGINN，这是一个高度灵活的范式，用于检测蛋白质编码基因的遗传更迭和适应性进化。DGINN 从基因序列中自动执行检测上述更迭所需的进化分析的所有步骤，包括在数据库中搜索同源物、分配直系同源组、识别重复和重组事件，以及在分析大型数据时，使用五种方法检测阳性选择，以提高基因的精确度和排名。DGINN 在 19 个基因上进行了验证，这些基因在灵长类动物中具有先前表征的进化历史，包括一些参与宿主-病原体竞争相关的基因。作者的结果证实了相关文献中理论，包括关于鸟苷酸结合蛋白家族 GBP 的新发现。这使DGINN成为一种有效的工具，可以自动检测不同数据集中（从用户感兴趣的基因到任何物种范围内的大型基因列表）的遗传基因更迭和适应性进化。
论文链接：
https://academic.oup.com/nar/article/48/18/e103/5907962 代码链接：
http://bioweb.me/DGINN-github
四
论文题目：
DM3Loc: multi-label mRNA subcellular localization prediction and analysis based on multi-head self-attention mechanism 论文摘要：
信使 RNA (mRNA) 的亚细胞定位作为一种普遍的机制，为翻译过程提供了精确有效的控制。越来越多的证据表明该过程在各种细胞活动中的重要作用。mRNA 亚细胞定位预测的计算方法为研究 mRNA 功能提供了一种有用的方法。然而，现有设计用于 mRNA 亚细胞定位预测的计算方法较少，它们的性能还有改进的空间。特别是，仍然没有可用的工具来预测具有多个标注定位信息的 mRNA。在本文中，作者提出了一种多头自注意力方法 DM3Loc，用于多标记 mRNA 亚细胞定位预测。评估结果表明，DM3Loc 总体上优于现有的方法和工具。此外，DM3Loc 具有分析 RNA 结合蛋白基序和 mRNA 上用于亚细胞定位的关键信号的解释能力。作者的分析发现了数百个 mRNA 异构体特异性亚细胞定位的实例和许多mRNA 在不同亚细胞定位中的基因功能。
论文链接：
https://academic.oup.com/nar/article/49/8/e46/6121470 代码链接：
https://github.com/duolinwang/DM3Loc