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膜貫通領域予測ツールの精度比較
Title 膜貫通領域予測ツールの精度比較
Summary TMHMM, SOSUI, KD5, KD9, ALOM2, HMMTOP, Eisenberg, PHD, KKD, TMAP, TMPred, MEMSAT, Toppred, DASの精度が比較されています。
Comment 以下の文献では、膜貫通領域予測ツールについて膜タンパク質判別・膜貫通領域予測の精度が評価されています。本ページには、フルテキストへの案内と文献中の該当する表と短い解説を示してあります。
Reference Evaluation of methods for the prediction of membrane spanning regions.
Möller S, Croning MD, Apweiler R.
Bioinformatics. 2001 Jul;17(7):646-53.
PubMed ID: 11448883
Tools TMHMM, SOSUI, KD5, KD9, ALOM2, HMMTOP, Eisenberg, PHD, KKD, TMAP, TMPred, MEMSAT, Toppred, DAS
Detail
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Erratum in: Bioinformatics 2002 Jan;18(1):218.


上記文献中のTable1には、膜貫通領域予測の精度について、生化学的機能が既知であるタンパク質を対象として膜貫通領域が正しく予測されているか調べた結果がまとめられています。
Table3には、Table1の評価対象から学習データを除外し膜貫通領域が正しく予測されているか調べた結果がまとめられています。
Table2には、膜タンパク質判別の精度について、タンパク質について全ての膜貫通領域が予測されているか、膜タンパク質として予測されたかを調べた結果がまとめられています。
Table4aには、Table2と同様の評価方法で、異なるテストデータ・トレーニングデータを用いて、膜タンパク質判別の精度がまとめられています。
Table4bには、Table4aのテストデータからトレーニングデータを除いた結果がまとめられています。
Table5には、シグナルペプチド・輸送ペプチドと膜貫通領域予測結果との関係がまとめられています。膜貫通領域予測プログラムは、配列中の水溶性領域に存在するシグナルペプチド・輸送ペプチドを間違って膜貫通領域と予測することについてまとめられています。ここでは、膜貫通領域を含まずにシグナルペプチドだけを含む配列をテストデータとして正しい予測が行われるかを調べられています。予測された数が少ないほど精度が高いことを意味します。Table9には、水溶性タンパク質に対して、膜貫通領域予測プログラムを適用し、正しい予測結果が得られるか(この場合、予測されないことが正しい)が調べられています。