Este es el disulfinder de comandos que se puede ejecutar en el proveedor de alojamiento gratuito de OnWorks utilizando una de nuestras múltiples estaciones de trabajo en línea gratuitas, como Ubuntu Online, Fedora Online, emulador en línea de Windows o emulador en línea de MAC OS.
PROGRAMA:
NOMBRE
disulfinder: estado de enlace disulfuro de cisteínas y predictor de conectividad
SINOPSIS
disulfinder [OPCIONES]
DESCRIPCIÓN
'disulfinder' es para predecir el estado de enlace disulfuro de las cisteínas y su
conectividad disulfuro a partir de la secuencia sola. Los puentes disulfuro juegan un papel importante
en la estabilización del proceso de plegamiento de varias proteínas. Predicción de disulfuro
Por lo tanto, los puentes de secuencia solo son útiles para el estudio de estructuras y funciones
propiedades de proteínas específicas. Además, conocimiento sobre el estado de enlace disulfuro
de cisteínas puede ayudar al proceso de determinación de la estructura experimental y puede ser útil
en otras tareas de anotación genómica. 'disulfinder' predice patrones de disulfuro en dos
etapas computacionales: (1) el estado de enlace disulfuro de cada cisteína es predicho por un
Clasificador binario BRNN-SVM; (2) cisteínas que se sabe que participan en la formación
de los puentes se emparejan mediante una red neuronal recursiva para obtener un patrón de conectividad.
Referencias
A. Ceroni, A. Passerini, A. Vullo y P. Frasconi. DISULFIND: un estado de enlace disulfuro
y servidor de predicción de conectividad de cisteína, investigación de ácidos nucleicos, 34 (servidor web
edición): W177-W181, 2006.
Para el predictor de conectividad de disulfuro, consulte:
A. Vullo y P. Frasconi. Predicción de conectividad de disulfuro usando neuronal recursiva
Redes e información evolutiva, bioinformática, 20, 653-659, 2004.
Para el predictor del estado de unión de cisteína, consulte:
P. Frasconi, A. Passerini y A. Vullo. Una arquitectura SVM de dos etapas para predecir el
Estado de enlace disulfuro de las cisteínas, Proc. Taller IEEE sobre redes neuronales para señales
Processing, págs. 25-34, 2002.
A.Ceroni, P.Frasconi, A.Passerini y A.Vullo. Predecir el estado de enlace disulfuro de
Cisteínas con combinaciones de máquinas de núcleo, Journal of VLSI Signal Processing, 35,
287-295, 2003.
CAMPUS
-a, --alternatives =NÚMERO
patrones de conectividad alternativos (predeterminado = 3)
-o, --salida =DIR
directorio de salida donde se guardarán las predicciones (predeterminado = $ PWD)
-p, --psi2 =ARCHIVO | DIR
entrada en formato psi2 (PSI-BLAST Matrix en ASCII), ya sea un solo archivo o un
directorio(?). Genere esto con "blastpgp -j -Q ARCHIVO "donde N> = 2.
-r, --rootdir =DIR
directorio de trabajo (predeterminado =~ / disulfinador)
-k, --pkgdatadir =DIR
directorio de datos del paquete que contiene modelos (predeterminado =/ usr / share / disulfinder)
-F, --format = {html | ascii}
tipo de formato de salida (predeterminado = ascii)
-d --blastdb =DIR
opción blastpgp -d (por defecto = / data / sp + trembl)
-c, --limpio
limpieza de archivos de predicción intermedia (predeterminado = falso)
-P, --usepssm
use pssm en lugar de conteos para perfiles (predeterminado = falso)
-C, --conocido estado de enlace
suponga que se conoce el estado de enlace (un archivo para cada cadena en el directorio
/ Predictions / Bondstate / Viterbi) (predeterminado = falso)
-v, --versión
versión disulfinder
-?, --ayuda
pantalla de ayuda
EJEMPLOS
"disulfinder -a 1 -p /usr/share/doc/disulfinder/examples/res_id_41483.blastPsiMatTmb -o
./disulfinder_results_dir "
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