umu.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Hidden Markov Models That Use Predicted Secondary Structures For Fold Recognition
Umeå University, Faculty of Science and Technology, Department of Computing Science.
1999 (English)In: Proteins: Structure, Function, and Genetics, ISSN 0887-3585, Vol. 36, no 1, 68-76 p.Article in journal (Refereed) Published
Abstract [en]

There are many proteins that share the same fold but have no clear sequence similarity. To predict the structure of these proteins, so called protein fold recognition methods have been developed. During the last few years, improvements of protein fold recognition methods have been achieved through the use of predicted secondary structures (Rice and Eisenberg, J Mol Biol 1997;267:1026-1038), as well as by using multiple sequence alignments in the form of hidden Markov models (HMM) (Karplus et al., Proteins Suppl 1997;1:134-139). To test the performance of different fold recognition methods, we have developed a rigorous benchmark where representatives for all proteins of known structure are matched against each other. Using this benchmark, we have compared the performance of automatically-created hidden Markov models with standard-sequence-search methods. Further, we combine the use of predicted secondary structures and multiple sequence alignments into a combined method that performs better than methods that do not use this combination of information. Using only single sequences, the correct fold of a protein was detected for 10% of the test cases in our benchmark. Including multiple sequence information increased this number to 16%, and when predicted secondary structure information was included as well, the fold was correctly identified in 20% of the cases. Moreover, if the correct secondary structure was used, 27% of the proteins could be correctly matched to a fold. For comparison, blast2, fasta, and ssearch identifies the fold correctly in 13-17% of the cases. Thus, standard pairwise sequence search methods perform almost as well as hidden Markov models in our benchmark. This is probably because the automatically-created multiple sequence alignments used in this study do not contain enough diversity and because the current generation of hidden Markov models do not perform very well when built from a few sequences. Proteins 1999;36:68-76

Place, publisher, year, edition, pages
1999. Vol. 36, no 1, 68-76 p.
Keyword [en]
protein structure, HMM, Scop, HSSP, threading, blast, fasta, ssearch, protein fold recognition
Identifiers
URN: urn:nbn:se:umu:diva-3128DOI: 10.1002/(SICI)1097-0134(19990701)36:1<68::AID-PROT6>3.0.CO;2-1OAI: oai:DiVA.org:umu-3128DiVA: diva2:141605
Note
Även med namnet Jeanette Tångrot.Available from: 2008-04-29 Created: 2008-04-29Bibliographically approved
In thesis
1. Structural Information and Hidden Markov Models for Biological Sequence Analysis
Open this publication in new window or tab >>Structural Information and Hidden Markov Models for Biological Sequence Analysis
2008 (English)Doctoral thesis, comprehensive summary (Other academic)
Abstract [en]

Bioinformatics is a fast-developing field, which makes use of computational methods to analyse and structure biological data. An important branch of bioinformatics is structure and function prediction of proteins, which is often based on finding relationships to already characterized proteins. It is known that two proteins with very similar sequences also share the same 3D structure. However, there are many proteins with similar structures that have no clear sequence similarity, which make it difficult to find these relationships.

In this thesis, two methods for annotating protein domains are presented, one aiming at assigning the correct domain family or families to a protein sequence, and the other aiming at fold recognition. Both methods use hidden Markov models (HMMs) to find related proteins, and they both exploit the fact that structure is more conserved than sequence, but in two different ways.

Most of the research presented in the thesis focuses on the structure-anchored HMMs, saHMMs. For each domain family, an saHMM is constructed from a multiple structure alignment of carefully selected representative domains, the saHMM-members. These saHMM-members are collected in the so called "midnight ASTRAL set", and are chosen so that all saHMM-members within the same family have mutual sequence identities below a threshold of about 20%.

In order to construct the midnight ASTRAL set and the saHMMs, a pipe-line of software tools are developed. The saHMMs are shown to be able to detect the correct family relationships at very high accuracy,

and perform better than the standard tool Pfam in assigning the correct domain families to new domain sequences. We also introduce the FI-score, which is used to measure the performance of the saHMMs, in order to select the optimal model for each domain family.

The saHMMs are made available for searching through the FISH server, and can be used for assigning family relationships to protein sequences.

The other approach presented in the thesis is secondary structure HMMs (ssHMMs).

These HMMs are designed to use both the sequence and the predicted secondary structure of a query protein when scoring it against the model.

A rigorous benchmark is used, which shows that HMMs made from multiple sequences result in better fold recognition than those based on single sequences. Adding secondary structure information to the HMMs improves the ability of fold recognition further, both when using true and predicted secondary structures for the query sequence.

Abstract [sv]

Bioinformatik är ett område där datavetenskapliga och statistiska metoder används för att analysera och strukturera biologiska data. Ett viktigt område inom bioinformatiken försöker förutsäga vilken tredimensionell struktur och funktion ett protein har, utifrån dess aminosyrasekvens och/eller likheter med andra, redan karaktäriserade, proteiner. Det är känt att två proteiner med likande aminosyrasekvenser också har liknande tredimensionella strukturer. Att två proteiner har liknande strukturer behöver dock inte betyda att deras sekvenser är lika, vilket kan göra det svårt att hitta strukturella likheter utifrån ett proteins aminosyrasekvens.

Den här avhandlingen beskriver två metoder för att hitta likheter mellan proteiner, den ena med fokus på att bestämma vilken familj av proteindomäner, med känd 3D-struktur, en given sekvens tillhör, medan den andra försöker förutsäga ett proteins veckning, d.v.s. ge en grov bild av proteinets struktur.

Båda metoderna använder s.k. dolda Markov modeller (hidden Markov models, HMMer), en statistisk metod som bland annat kan användas för att beskriva proteinfamiljer. Med hjälp en HMM kan man förutsäga om en viss proteinsekvens tillhör den familj modellen representerar. Båda metoderna använder också strukturinformation för att öka modellernas förmåga att känna igen besläktade sekvenser, men på olika sätt.

Det mesta av arbetet i avhandlingen handlar om strukturellt förankrade HMMer (structure-anchored HMMs, saHMMer). För att bygga saHMMerna används strukturbaserade sekvensöverlagringar, vilka genereras utifrån hur proteindomänerna kan läggas på varandra i rymden, snarare än utifrån vilka aminosyror som ingår i deras sekvenser. I varje proteinfamilj används bara ett särskilt, representativt urval av domäner. Dessa är valda så att då sekvenserna jämförs parvis, finns det inget par inom familjen med högre sekvensidentitet än ca 20%. Detta urval görs för att få så stor spridning som möjligt på sekvenserna inom familjen. En programvaruserie har utvecklats för att välja ut representanter för varje familj och sedan bygga saHMMer baserade på dessa.

Det visar sig att saHMMerna kan hitta rätt familj till en hög andel av de testade sekvenserna, med nästan inga fel. De är också bättre än den ofta använda metoden Pfam på att hitta rätt familj till helt nya proteinsekvenser.

saHMMerna finns tillgängliga genom FISH-servern, vilken alla kan använda via Internet för att hitta vilken familj ett intressant protein kan tillhöra.

Den andra metoden som presenteras i avhandlingen är sekundärstruktur-HMMer, ssHMMer, vilka är byggda från vanliga multipla sekvensöverlagringar, men också från information om vilka sekundärstrukturer proteinsekvenserna i familjen har. När en proteinsekvens jämförs med ssHMMen används en förutsägelse om sekundärstrukturen, och den beräknade sannolikheten att sekvensen tillhör familjen kommer att baseras både på sekvensen av aminosyror och på sekundärstrukturen.

Vid en jämförelse visar det sig att HMMer baserade på flera sekvenser är bättre än sådana baserade på endast en sekvens, när det gäller att hitta rätt veckning för en proteinsekvens. HMMerna blir ännu bättre om man också tar hänsyn till sekundärstrukturen, både då den riktiga sekundärstrukturen används och då man använder en teoretiskt förutsagd.

Place, publisher, year, edition, pages
Umeå: Datavetenskap, 2008. 92 p.
Series
Report / UMINF, ISSN 0348-0542 ; 08.05
Keyword
HMM, structure alignment, protein structure, secondary structure, remote homologue, annotation, domain family, protein family, protein superfamily, protein fold recognition
National Category
Bioinformatics (Computational Biology)
Identifiers
urn:nbn:se:umu:diva-1629 (URN)978-91-7264-369-7 (ISBN)
Public defence
2008-05-23, MA121, MIT-huset, Umeå universitet, 901 87 Umeå, 10:15 (English)
Opponent
Supervisors
Note
Jeanette Hargbo.Available from: 2008-04-29 Created: 2008-04-29 Last updated: 2009-08-13Bibliographically approved

Open Access in DiVA

No full text

Other links

Publisher's full text
By organisation
Department of Computing Science
In the same journal
Proteins: Structure, Function, and Genetics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetric score

doi
urn-nbn
Total: 100 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf