Prediction of the human membrane proteome

人类蛋白质组计划 膜蛋白 跨膜蛋白 计算生物学 蛋白质组 生物 跨膜结构域 人类基因组 蛋白质组学 人类蛋白质 基因 基因组 生物信息学 生物化学 受体
作者
Linn Fagerberg,Kalle Jonasson,Gunnar von Heijne,Mathias Uhlén,Lisa Berglund
出处
期刊:Proteomics [Wiley]
卷期号:10 (6): 1141-1149 被引量:379
标识
DOI:10.1002/pmic.200900258
摘要

Abstract Membrane proteins are key molecules in the cell, and are important targets for pharmaceutical drugs. Few three‐dimensional structures of membrane proteins have been obtained, which makes computational prediction of membrane proteins crucial for studies of these key molecules. Here, seven membrane protein topology prediction methods based on different underlying algorithms, such as hidden Markov models, neural networks and support vector machines, have been used for analysis of the protein sequences from the 21 416 annotated genes in the human genome. The number of genes coding for a protein with predicted α‐helical transmembrane region(s) ranged from 5508 to 7651, depending on the method used. Based on a majority decision method, we estimate 5539 human genes to code for membrane proteins, corresponding to approximately 26% of the human protein‐coding genes. The largest fraction of these proteins has only one predicted transmembrane region, but there are also many proteins with seven predicted transmembrane regions, including the G‐protein coupled receptors. A visualization tool displaying the topologies suggested by the eight prediction methods, for all predicted membrane proteins, is available on the public Human Protein Atlas portal ( www.proteinatlas.org ).

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