Remote-3DD: un nuevo método para la detección de homólogos remotos que usa propiedades fisicoquímicas

Abstract

ResumenEn este artículo se presenta un nuevo método para la detección de homólogos remotos, llamado remote-3DD, que combina mapas de contacto predichos y una distribución de los valores en las matrices de interacción. Los mapas de contacto predichos son una aproximación de la forma 3D de proteína que se puede obtener a partir de su estructura primaria. Por su parte, una matriz de interacción permite representar una proteína a partir de las propiedades fisicoquímicas de los aminoácidos que la conforman. Remote-3DD se propone como una estrategia para mejorar la exactitud del método remote-C3D en el cual se utilizan solamente mapas de contacto. La hipótesis que se plantea en este artículo es que se puede mejorar la exactitud del método remote-C3D al incorporar las distribuciones de la matriz de interacción. Los resultados de las pruebas muestran que el método remote-3DD alcanza una exactitud mayor que los métodos basados en composición y en algunos casos una exactitud comparable con los métodos basados en perfiles. Además, las pruebas permiten demostrar que el método remote-3DD, en general, presenta exactitudes mayores que el método remote-C3D cuando se utiliza la misma cantidad de modelos y tamaños de submatrices. Palabras clave: Bioinformática, clasificadores, conjunto de datos SCOP, homólogos remotos, propiedades fisicoquímicas. AbstractIn this paper, we present a new method for remote homology detection called remote-3DD. The proposed method combines predicted contact maps and distributions of the interaction matrices. Predicted contact maps approximate the 3D shape of a protein based on its primary structure. On the other hand, an interaction matrix allows representing a protein by using the physicochemical properties of its amino acids. The remote-3DD method is proposed as a strategy to improve the accuracy of the remote-C3D method, which uses contact maps alone. In this paper, we hypothesize that we can improve the accuracy of the remote-C3D method by including physicochemical properties. The results show that the accuracy of the remote-3DD method is higher than the accuracy of the composition-based methods and in some cases comparable with the accuracy of the profilebased methods. In addition, the results also show that the remote-3DD method achieves higher accuracy values than the remote-C3D method when considering the same number of models and size of submatrices.