Fast and Accurate Discovery of Degenerate Linear Motifs in Protein Sequences
Notice bibliographique
Résumé
Linear motifs mediate a wide variety of cellular functions, which makes their characterization in protein sequences crucial to understanding cellular systems. However, the short length and degenerate nature of linear motifs make their discovery a difficult problem. Here, we introduce MotifHound, an algorithm particularly suited for the discovery of small and degenerate linear motifs. MotifHound performs an exact and exhaustive enumeration of all motifs present in proteins of interest, including all of their degenerate forms, and scores the overrepresentation of each motif based on its occurrence in proteins of interest relative to a background (e.g., proteome) using the hypergeometric distribution. To assess MotifHound, we benchmarked it together with state-of-the-art algorithms. The benchmark consists of 11,880 sets of proteins from S. cerevisiae; in each set, we artificially spiked-in one motif varying in terms of three key parameters, (i) number of occurrences, (ii) length and (iii) the number of degenerate or "wildcard" positions. The benchmark enabled the evaluation of the impact of these three properties on the performance of the different algorithms. The results showed that MotifHound and SLiMFinder were the most accurate in detecting degenerate linear motifs. Interestingly, MotifHound was 15 to 20 times faster at comparable accuracy and performed best in the discovery of highly degenerate motifs. We complemented the benchmark by an analysis of proteins experimentally shown to bind the FUS1 SH3 domain from S. cerevisiae. Using the full-length protein partners as sole information, MotifHound recapitulated most experimentally determined motifs binding to the FUS1 SH3 domain. Moreover, these motifs exhibited properties typical of SH3 binding peptides, e.g., high intrinsic disorder and evolutionary conservation, despite the fact that none of these properties were used as prior information. MotifHound is available (http://michnick.bcm.umontreal.ca or http://tinyurl.com/motifhound) together with the benchmark that can be used as a reference to assess future developments in motif discovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».