Предсказание топологии трансмембранных белков с помощью скрытой марковской модели: применение к полным геномам

Описан и валидирован новый метод предсказания топологии мембранных белков TMHMM, основанный на скрытой марковской модели. Подробный анализ показал, что метод правильно предсказывает 97–98 % трансмембранных спиралей. Кроме того, TMHMM различает растворимые и мембранные белки с чувствительностью и специфичностью выше 99 %, хотя при наличии сигнальных пептидов точность снижается. Высокая точность метода позволила надёжно предсказать интегральные мембранные белки в большом наборе геномов. По результатам предсказаний доля генов, кодирующих мембранные белки, в большинстве геномов составляет, по оценке, 20–30 %, что согласуется с предыдущими оценками. Также установлено, что у всех изученных организмов, кроме Caenorhabditis elegans, значительно чаще встречаются белки с топологией N(in)-C(in). У C. elegans большое число рецепторов с семью трансмембранными доменами увеличивает долю белков с топологией N(out)-C(in). Обсуждается возможное значение этого наблюдения для понимания механизмов сборки мембранных белков. Сервис предсказания TMHMM доступен по адресу http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/.