SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.24 issue2Evaluation of monoclonal antibodies to the capsular polysaccharide of Neisseria meningitidis serogroups A, C, Y, W and X to be used in the identity assaysMolecular characterization of Pasteurella multocida strains from cattle author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

  • Have no cited articlesCited by SciELO

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Vaccimonitor

Print version ISSN 1025-028XOn-line version ISSN 1025-0298

Abstract

AGUERO-FERNANDEZ, José Antonio et al. Implementación del algoritmo de predicción Freeman-Wimley en una aplicación web para la identificación in silico de proteínas de membrana barriles-beta. Vaccimonitor [online]. 2015, vol.24, n.2. ISSN 1025-028X.

Las proteínas de tipo barril-beta desempeñan un importante papel tanto en medicina humana como veterinaria. Su localización en la superficie bacteriana y su participación en los mecanismos de virulencia de los patógenos, hacen que se hayan convertido en un interesante blanco en los estudios de búsqueda de candidatos vacunales. Freeman y Wimley desarrollaron un algoritmo de predicción basado en las propiedades físico-químicas de proteínas barriles beta transmembrana (BBTMs). Basado en el mismo y utilizando Grails, se implementó una aplicación web. Este sistema (Beta Predictor), procesa hasta 10.000 proteínas, con un tiempo de respuesta aproximado de 0,019 s por proteína de 500 residuos y permite un análisis gráfico para cada proteína. La aplicación se evaluó con un conjunto de validación de 535 proteínas no redundantes, 102 BBTMs y 433 no-BBTMs. Se calculó la sensibilidad, especificidad, coeficiente de correlación de Matthews, valor predictivo positivo y la exactitud, siendo estos 85,29%, 95,15%, 78,72%, 80,56% y 93,27%, respectivamente. El rendimiento de este sistema se comparó con el de los predictores de BBTMs, BOMP y TMBHunt y se utilizó el mismo conjunto de validación. Se obtuvieron los siguientes resultados en el orden anterior: 76,47%, 99,31%, 83,05%, 96,30% y 94,95% para el BOMP y 78,43%, 92,38%, 67,90%, 70,17% y 89,78% para el TMBHunt. El predictor BOMP superó al Beta Predictor, pero este último mostró mejor comportamiento que el TMBHunt.

Keywords : proteínas de membrana; barriles-beta; in silico; vacuna.

        · abstract in English     · text in Spanish     · Spanish ( pdf )

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License