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QUARTERを用いた品質評価による本態性障害の予測
Prediction of Intrinsic Disorder with Quality Assessment Using QUARTER.
PMID: 32621220 DOI: 10.1007/978-1-0716-0708-4_5.
抄録
本質的に無秩序な領域（IDR）は自然界に非常に多く存在すると推定されている。実験的に得られたIDRがアノテーションされているのは数千個のタンパク質のみであるが、計算機的手法を用いて、現在不明な数百万個のタンパク質鎖のIDRを予測することが可能である。過去数十年の間に数十種類の障害予測法が開発された。これらの方法のいくつかは正確な予測を提供していますが、避けられないことですが、いくつかのミスもあります。その結果、これらの方法の利用者が直面している課題の一つは、どの予測が信頼でき、どの予測が間違っている可能性が高いかをどのように判断するかということです。この実用的な問題は、残基レベルで基礎となる（無秩序な）予測の正しさを予測する品質評価（QA）スコアを用いて解決することができる。我々は、10の障害予測因子の多様なセットのスコアを提供するQUARTER（QUality Assessment for pRotein inTrinsic disordEr pRedictions）というQA手法の初のツールボックスを開発し、説明しています。QUARTERは、無料で便利なウェブサーバとして http://biomine.cs.vcu.edu/servers/QUARTER/ からエンドユーザーが利用できます。QUARTERの予測アーキテクチャについて簡単に説明し、ウェブサーバの使用方法についての詳細な説明を提供します。また、ケーススタディを用いてQUARTERで得られた結果の解釈方法についても説明します。
Intrinsically disordered regions (IDRs) are estimated to be highly abundant in nature. While only several thousand proteins are annotated with experimentally derived IDRs, computational methods can be used to predict IDRs for the millions of currently uncharacterized protein chains. Several dozen disorder predictors were developed over the last few decades. While some of these methods provide accurate predictions, unavoidably they also make some mistakes. Consequently, one of the challenges facing users of these methods is how to decide which predictions can be trusted and which are likely incorrect. This practical problem can be solved using quality assessment (QA) scores that predict correctness of the underlying (disorder) predictions at a residue level. We motivate and describe a first-of-its-kind toolbox of QA methods, QUARTER (QUality Assessment for pRotein inTrinsic disordEr pRedictions), which provides the scores for a diverse set of ten disorder predictors. QUARTER is available to the end users as a free and convenient webserver at http://biomine.cs.vcu.edu/servers/QUARTER/ . We briefly describe the predictive architecture of QUARTER and provide detailed instructions on how to use the webserver. We also explain how to interpret results produced by QUARTER with the help of a case study.