J 2003

Combining fold recognition and exploratory data analysis for searching for glycosyltransferases in the genome of Mycobacterium tuberculosis

WIMMEROVÁ, Michaela, Soren B. ENGELSEN, Emmanuel BETTLER, Christelle BRETON, Anne IMBERTY et. al.

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

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

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 4. 1. 2007 15:32, prof. RNDr. Michaela Wimmerová, Ph.D.

Anotace

V originále

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 VaV
Název: BIOMOLEKULÁRNÍ CENTRUM
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Biomolekulární centrum