Predicting the impact of missense mutations on the protein structure networks: a case study on human phenylalanine hydroxylase and α-galactosidase
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: دوازدهمین همایش ملی و سومین همایش بین المللی بیوانفورماتیک
- کد COI اختصاصی: IBIS12_158
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 91
نویسندگان
School of Biology, College of Science, University of Tehran, Tehran, Iran
Department of Biotechnology, College of Science, University of Tehran, Tehran, Iran
Department of Hepatitis, AIDS and Bloodborne Diseases, Pasteur Institute of Iran, Tehran, Iran
School of Biology, College of Science, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده
Missense mutations can affect protein structure and function, and contribute to variousdiseases. However, predicting the impact of a missense mutation on a specific disease may bechallenging [۱]. Computational methods that use both sequence and structure information can help toinvestigate and analyze the relationship between protein genotype and phenotype. In this study, we usedan approach based on protein structure networks [۲] to examine the correlation between the severity ofpathogenicity of missense mutations and the average changes in the vertex degree of mutated aminoacids and their neighbors. We collected data from multiple databases on the mutations, disease severity,protein stability changes, protein-protein binding affinity changes, conserved sequences, functionaldomains, and physicochemical properties of two proteins, namely, phenylalanine hydroxylase andalpha-galactosidase. We performed statistical analysis on the data and found that there was a significantrelationship between the average changes in the vertex degrees and the pathogenicity intensity of themutations (p-value ≤ ۰.۰۰۱). We also found that as the vertex degree increases, the proportion ofpathogenic mutations in high-degree vertices in the protein structure network increases, indicating thatpathogenic mutations were more likely to occur in residues with higher vertex degrees. Moreover, wefound a significant relationship between the severity of pathogenicity and various factors, includingchanges in stability, changes in protein-protein binding affinity, removal of salt bridges, removal ofcharged amino acids, replacement of an inflexible proline in an alpha-helix, and replacement of smallamino acids in buried positions. Our results suggest that network features and other factors can be usefulin predicting the pathogenicity severity of missense mutations.کلیدواژه ها
Missense mutation; Protein structure network (PSN); Degree centrality; Alpha galactosidase; Phenylalanine hydroxylase; Severety of pathogenicityمقالات مرتبط جدید
- ارتقای امنیت و حریم خصوصی اینترنت اشیا: نقش انقلابی فناوری های بلاک چین
- طراحی متدولوژی های ترکیبی (Hybrid) در هوش مصنوعی برای حل مسائل پیچیده
- بهینه سازی سلسله مراتبی جریان ترافیک در محیط های شهری با استفاده از یک چارچوب ترکیبی مبتنی بر سیستم های چندعامله، یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی
- بهینه سازی یادگیری فدرال در سیستم های رایانش لبه موبایل: مروری جامع بر چالش ها، راه حل ها و کاربردهای نوظهور
- فناوری اطلاعات و ارتباطات سبز
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.