Identificación de sitios en proteínas usando métodos de aprendizaje de máquina

Con el crecimiento de las bases de datos de estructuras tridimensionales determinadas por rayos-x NMR (resonancia magnética nuclear) y de estructuras predichas por computador, se deriva la necesidad de sistemas automáticos que provean anotaciones iniciales. Se ha desarrollado un nuevo método para reconocer sitios en estructura terciaria de proteinas. El método propuesto se basa en un algoritmo previamente reportado para crear descripciones de microambientes en proteínas usando propiedades físicas y químicas con varios niveles de detalle. El método de reconocimiento toma tres entradas: 1.Un conjunto de sitios que comparte un rol funcional o estructural. 2.Un conjunto de no sitios que no tienen este rol. 3. Un sitio del cual se ignora si tiene la característica buscada o no. Se construyo un clasificador con máquina con vectores de soporte usan vectores de características en que cada componente representa una propiedad en un volumen dado. La validación contra un conjunto de prueba independiente muestra que este enfoque tiene alta sensibilidad y especificidad. También se describen los resultados de escanear cuatro proteínas con sitios de unión a calcio (con el calcio removido) usando una rejilla tridimensional de puntos de prueba separada a 1.25 ámstroms. El sistema encuentra los sitios en las proteínas ubicando puntos en los sitios de unión o cerca de estos. Los resultados muestran que puedan usarse descripciones de propiedades junto con máquinas de soporte para reconocer sitios en proteínas no anotadas.The increasing amount of protein three-dimensional (3D) structures determined by x-ray and NMR technologies as well as structures predicted by computational methods results in the need for automated methods to provide inital annotations. We have developed a new method for recognizing sites in three-dimensional protein structures. Our method is based on a previosly reported algorithm for creating descriptions of protein microenviroments using physical and chemical properties at multiple levels of detail. The recognition method takes three inputs: 1. A set of control nonsites that share some structural or functional role. 2. A set of control nonsites that lack this role. 3. A single query site. A support vector machine classifier is built using feature vectors where each component represents a property in a given volume. Validation against an independent test set shows that this recognition approach has high sensitivity and specificity. We also describe the results of scanning four calcium binding proteins (with the calcium removed) using a three dimensional grid of probe points at 1.25 angstrom spacing. The system finds the sites in the proteins giving points at or near the blinding sites. Our results show that property based descriptions along with support vector machines can be used for recognizing protein sites in unannotated structures

Finding protein sites using machine learning methods

The increasing amount of protein three-dimensional (3D) structures determined by x-ray and NMR technologies as well as structures predicted by computational methods results in the need for automated methods to provide inital annotations. We have developed a new method for recognizing sites in three-dimensional protein structures. Our method is based on a previosly reported algorithm for creating descriptions of protein microenviroments using physical and chemical properties at multiple levels of detail. The recognition method takes three inputs: 1. A set of control nonsites that share some structural or functional role. 2. A set of control nonsites that lack this role. 3. A single query site. A support vector machine classifier is built using feature vectors where each component represents a property in a given volume. Validation against an independent test set shows that this recognition approach has high sensitivity and specificity. We also describe the results of scanning four calcium binding proteins (with the calcium removed) using a three dimensional grid of probe points at 1.25 angstrom spacing. The system finds the sites in the proteins giving points at or near the blinding sites. Our results show that property based descriptions along with support vector machines can be used for recognizing protein sites in unannotated structures.Con el crecimiento de las bases de datos de estructuras tridimensionales determinadas por rayos-x NMR (resonancia magnética nuclear) y de estructuras predichas por computador, se deriva la necesidad de sistemas automáticos que provean anotaciones iniciales. Se ha desarrollado un nuevo método para reconocer sitios en estructura terciaria de proteinas. El método propuesto se basa en un algoritmo previamente reportado para crear descripciones de microambientes en proteínas usando propiedades físicas y químicas con varios niveles de detalle. El método de reconocimiento toma tres entradas: 1.Un conjunto de sitios que comparte un rol funcional o estructural. 2.Un conjunto de no sitios que no tienen este rol. 3. Un sitio del cual se ignora si tiene la característica buscada o no. Se construyo un clasificador con máquina con vectores de soporte usan vectores de características en que cada componente representa una propiedad en un volumen dado. La validación contra un conjunto de prueba independiente muestra que este enfoque tiene alta sensibilidad y especificidad. También se describen los resultados de escanear cuatro proteínas con sitios de unión a calcio (con el calcio removido) usando una rejilla tridimensional de puntos de prueba separada a 1.25 ámstroms. El sistema encuentra los sitios en las proteínas ubicando puntos en los sitios de unión o cerca de estos. Los resultados muestran que puedan usarse descripciones de propiedades junto con máquinas de soporte para reconocer sitios en proteínas no anotadas

Simulación y evaluación de redes ad hoc bajo diferentes modelos de movilidad

En la evaluación del desempeño de un protocolo para una red ad hoc, el protocolo debería ser probado en condiciones realistas, incluidos movimientos realistas de los usuarios móviles (un modelo de movilidad). En este artículo se revisan varios modelos de movilidad usados en simulaciones de redes móviles, incluidos modelos de movilidad que representan nodos móviles cuyo movimiento es independiente de los otros nodos móviles y modelos de movilidad que representan nodos móviles cuyos movimientos son dependientes de los otros (modelos de movilidad de grupos). Se presentan algunos resultados de la simulación en NS-2 que ilustran la importancia de escoger un modelo de movilidad en la simulación de un protocolo sobre redes móviles. Especificamente, se ilustra cómo los resultados de desempeño en una red ad hoc cambian drásticamente al cambiar, bien sea el modelo de movilidad, o bien los parámetros del modelo seleccionado o ambos

Simulación y evaluación de redes ad hoc bajo diferentes modelos de movilidad

En la evaluación del desempeño de un protocolo para una red ad hoc, el protocolo debería ser probado en condiciones realistas, incluidos movimientos realistas de los usuarios móviles (un modelo de movilidad). En este artículo se revisan varios modelos de movilidad usados en simulaciones de redes móviles, incluidos modelos de movilidad que representan nodos móviles cuyo movimiento es independiente de los otros nodos móviles y modelos de movilidad que representan nodos móviles cuyos movimientos son dependientes de los otros (modelos de movilidad de grupos). Se presentan algunos resultados de la simulación en NS-2 que ilustran la importancia de escoger un modelo de movilidad en la simulación de un protocolo sobre redes móviles. Especificamente, se ilustra cómo los resultados de desempeño en una red ad hoc cambian drásticamente al cambiar, bien sea el modelo de movilidad, o bien los parámetros del modelo seleccionado o ambos.In the performance evaluation of a protocol for an ad hoc network, the protocol should be tested under realistic conditions including realistic movements of the mobile users (a mobility model). In this paper we revise several mobility models used in the simulations of mobile networks including mobility models that represent mobile nodes whose movements are independent of each other and mobility models that represent mobile nodes whose movements are dependent on each other (group mobility models). We present simulation results in NS-2 that illustrate the importance of chossing a mobility model in the simulation of a mobile network protocol. Specifically, we illustrate how the performance results of an ad hoc network protocol drastically change as a result of changing the mobility model simulated

Simulation and evaluation of ad hoc networks under different mobility models

In the performance evaluation of a protocol for an ad hoc network, the protocol should be tested under realistic conditions including realistic movements of the mobile users (a mobility model). In this paper we revise several mobility models used in the simulations of mobile networks including mobility models that represent mobile nodes whose movements are independent of each other and mobility models that represent mobile nodes whose movements are dependent on each other (group mobility models). We present simulation results in NS-2 that illustrate the importance of chossing a mobility model in the simulation of a mobile network protocol. Specifically, we illustrate how the performance results of an ad hoc network protocol drastically change as a result of changing the mobility model simulated.En la evaluación del desempeño de un protocolo para una red ad hoc, el protocolo debería ser probado en condiciones realistas, incluidos movimientos realistas de los usuarios móviles (un modelo de movilidad). En este artículo se revisan varios modelos de movilidad usados en simulaciones de redes móviles, incluidos modelos de movilidad que representan nodos móviles cuyo movimiento es independiente de los otros nodos móviles y modelos de movilidad que representan nodos móviles cuyos movimientos son dependientes de los otros (modelos de movilidad de grupos). Se presentan algunos resultados de la simulación en NS-2 que ilustran la importancia de escoger un modelo de movilidad en la simulación de un protocolo sobre redes móviles. Especificamente, se ilustra cómo los resultados de desempeño en una red ad hoc cambian drásticamente al cambiar, bien sea el modelo de movilidad, o bien los parámetros del modelo seleccionado o ambos