All rights reserved. Background: Ne

All rights reserved. Background: Neurodegenerative diseases and other amyloidoses are linked to the formation of amyloid fibrils. It has been shown that the ability to form these fibrils is coded by the amino acid sequence. Existing methods for the prediction of amyloidogenicity generate an unsatisfactory high number of false positives when tested against sequences of the disease-related proteins. Methods: Recently, it has been shown that the three-dimensional structure of a majority of disease-related amyloid fibrils contains a β-strand-loop-β-strand motif called β-arch. Using this information, we have developed a novel bioinformatics approach for the prediction of amyloidogenicity. Results: The benchmark results show the superior performance of our method over the existing programs. Conclusions: As genome sequencing becomes more affordable, our method provides an opportunity to create individual risk profiles for the neurodegenerative, age-related, and other diseases ushering in an era of personalized medicine. It will also be used in the large-scale analysis of proteomes to find new amyloidogenic proteins.

Результаты (русский) 1:

Все права защищены. Справочная информация: Нейродегенеративных заболеваний и других amyloidoses связаны к образованию амилоидных фибрилл. Было показано, что способность сформировать эти фибриллами кодируется по аминокислотной последовательности. Существующие методы прогнозирования amyloidogenicity генерировать неудовлетворительной большое количество ложных срабатываний при испытании против последовательностей белков, связанных с болезнью. Методы: Недавно было доказано что трехмерной структуры большинства связанных с болезнью амилоидных фибрилл содержит β-Штранд петля β-стренги мотив, называется β-арка. Используя эту информацию, мы разработали подход Роман Биоинформатика для прогноза amyloidogenicity. Результаты: Результаты тестов показывают превосходную производительность нашего метода над существующих программ. Выводы: Как генома становится более доступным, наш метод обеспечивает возможность создания индивидуальных рисков для нейродегенеративных, связанных с возрастом и других заболеваний, вступил в эпоху персонализированной медицины. Он также будет использоваться в крупномасштабных анализе протеомов для поиска новых amyloidogenic белков.

Результаты (русский) 2:

Все права защищены. Предпосылки: нейродегенеративных заболеваний и других амилоидозы связаны с образованием амилоидных фибрилл. Было показано, что способность к образованию фибрилл эти кодируется аминокислотной последовательности. Существующие методы прогнозирования генерируют amyloidogenicity неудовлетворительную большое количество ложных срабатываний при испытании в отношении последовательностей белков, связанных с болезнью. Методы: В последнее время было показано, что трехмерная структура большинства заболеваний, связанных с амилоидных фибрилл содержит бета-цепь-петля-β-цепь мотив под названием бета-арку. Используя эту информацию, мы разработали подход новые биоинформатики для прогнозирования amyloidogenicity. Результаты: Результаты тестов показывают превосходную производительность нашего метода над существующими программами. Выводы: В секвенирование генома становится более доступным, наш метод дает возможность создать индивидуальные профили риска для нейродегенеративных, связанных с возрастом и других заболеваний, вступил в эпоху персонализированной медицины. Это будет также использоваться в крупномасштабном анализе протеомов найти новые амилоидогенных белков.

Результаты (русский) 3:

все права защищены.справочная информация: нейродегенеративными заболеваниями и других amyloidoses связаны с формированием амилоид fibrils.было показано, что способность создавать эти fibrils кодируется аминокислоты последовательности.существующие методы прогнозирования amyloidogenicity генерируют неудовлетворительным большое количество ложных срабатываний при проведении испытания в отношении последовательности этих заболеваниях белков.методы: недавно было показано, что трехмерной структуры большинства заболеваниям амилоид fibrils содержит β - странд loop - β - странд мотив назвал β - арка.используя эту информацию,мы разработали новый биоинформатики подход для прогнозирования amyloidogenicity.результаты: ориентировочные результаты показывают высокую производительность нашего метода в существующих программах.выводы: как последовательность генома становится более доступным, наш метод предусматривает возможность создания отдельных профилей риска для нейродегенеративными, возрастных,и другие заболевания, то в эпоху персонализированной медицины.он будет также использоваться в масштабный анализ proteomes найти новые amyloidogenic белков.