人类转运蛋白中致病性nsSNPs的预测  

Prediction of the deleterious nsSNPs in the transporters

作　　者：李艳红[1] 王永华[1] 杜逊甫[1] 李燕[2] 艾纯芝[1] 杨凌[1] 

机构地区：[1]中科院大连化学物理研究所药用资源开发研究组,辽宁大连116023 [2]大连理工大学化工学院,辽宁大连116012

出　　处：《辽宁师范大学学报（自然科学版）》2008年第3期317-321,共5页Journal of Liaoning Normal University:Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(30640066);中科院重要方向性项目(KGCXZ-SW-213-04);中科院大连化物所创新基金资助项目;大连理工大学-中科院大连化学物理研究所合作科研探索基金资助项目

摘　　要：转运蛋白是生物体中一类极其重要的功能性蛋白.改变转运蛋白结构、功能及稳定性并最终导致个体的生理功能受到影响,甚至产生严重疾病的非同义SNPs(nsSNPs)称为致病性nsSNPs.本文应用岭偏最小二乘法(RPLS)成功构建了1个预测转运蛋白中致病性nsSNPs的理论模型,其中训练集(420个nsSNPs)和测试集(130个nsSNPs)的预测准确率分别达到83.8%和82.3%.该模型的成功构建将有助于预测转运蛋白中致病性nsSNPs,并对基于药物基因组学的个体化医疗的发展具有推动作用.The transporter is a sort of important functional proteins in the human body. The non-synonymous SNPs （nsSNPs） in the transporters, either neutral or deleterious, could lead to the alteration of the structure, function or stability of transporters, which would cause many serious diseases. In this work, a computational model was built by using the ridge partial least square （RPLS） algorithm for predicting the deleterious nsSNPs in the transporters. The accuracies were 83.8% for training datasets （420 nsSNPs）, 82.3% for testing datasets （130 nsSNPs） respectively. This model would be benefit for predicting the deleterious nsSNPs of the transporters, and would promote the development of the individual treatment based on the pharmacogenomics.

关 键 词：转运蛋白 致病性nsSNPs 预测 候选参数 建模 

分 类 号：Q811.4[生物学—生物工程]