WIMMEROVÁ, Michaela, Soren B. ENGELSEN, Emmanuel BETTLER, Christelle BRETON a Anne IMBERTY. Combining fold recognition and exploratory data analysis for searching for glycosyltransferases in the genome of Mycobacterium tuberculosis. Biochimie. Elsevier, 2003, roč. 85, č. 7, s. 691-700. ISSN 0300-9084.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Combining fold recognition and exploratory data analysis for searching for glycosyltransferases in the genome of Mycobacterium tuberculosis
Autoři WIMMEROVÁ, Michaela (203 Česká republika, garant), Soren B. ENGELSEN (208 Dánsko), Emmanuel BETTLER (250 Francie), Christelle BRETON (250 Francie) a Anne IMBERTY (250 Francie).
Vydání Biochimie, Elsevier, 2003, 0300-9084.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10600 1.6 Biological sciences
Stát vydavatele Nizozemské království
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Impakt faktor Impact factor: 3.707
Kód RIV RIV/00216224:14310/03:00008870
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
UT WoS 000185771000009
Klíčová slova anglicky Glycosyltransferase; Mycobacterium; Fold recognition; Chemometrics
Štítky chemometrics, Fold recognition, glycosyltransferase, MYCOBACTERIUM
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: prof. RNDr. Michaela Wimmerová, Ph.D., učo 854. Změněno: 4. 1. 2007 15:32.
Anotace
Fold recognition was applied to the systematic analysis of the all sequences encoded by the genome of Mycobacterium tuberculosis H37Rv in order to identify new putative glycosyltransferases. The search was conducted against a library composed of all known crystal structures of glycosyltransferases and some related proteins. A clear relationship appeared between some sequences and some folds. It appears necessary to complete the fold recognition approach with a statistical approach in order to identify the relevant data above the background noise. Exploratory data analysis was carried out using several methods. Analytical methods confirmed the validity of the approach, while predictive methods, although very preliminary in the present case, allowed for identifying a number of sequences of interest that should be further investigated. This new approach combining bioinformatics and chemometrics appears to be a powerful tool for analysis of newly sequenced genomes. Its application to glycobiology is of great interest.
Návaznosti
LN00A016, projekt VaVNázev: BIOMOLEKULÁRNÍ CENTRUM
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Biomolekulární centrum
VytisknoutZobrazeno: 19. 7. 2024 11:05