リンプレーディック：異種特徴選択を統合することにより、ヒトキナーゼ特異的リン酸化基質と部位を予測するためのバイオインフォマティクスツール

タンパク質のリン酸化は、多様な細胞プロセスを調節する翻訳後修飾（PTM）の主要な形態です。リン酸化部位予測のためのシリコ法は、完全なリンプロテオーム注釈のための有用で補完的な戦略を提供することができます。ここでは、タンパク質配列と機能的特徴を組み合わせてキナーゼ特異的基質を予測し、ATM、CDK、GSK-3、MAPKS、PKA、PKAを含む12のヒトキナーゼとキナーゼファミリーの関連するリン酸化部位を予測する新しいバイオインフォマティクスツール、リンプレードリックを提示します。PKB、PKC、およびSRC。重要な決定要因を解明するために、個々のキナーゼファミリーの基質特異性を予測するために最も有益で関連性のある特徴サブセットを特定しました。5倍の交差検査と独立したテストの両方に基づく広範なベンチマーク実験は、リンプレーディックのパフォーマンスが、キナセフォス、PPSP、GPS、モサイトなど、他のいくつかの一般的な予測ツールのパフォーマンスと競合していることを示しました。タンパク質の機能と配列の機能を組み合わせることで、すべてのキナーゼにわたってリン酸化部位の予測性能が大幅に向上することがわかりました。ヒトプロテオーム全体にリン子孫の適用により、12個のキナーゼまたはキナーゼファミリーのそれぞれに150〜800個の潜在的なリン酸化基質が特定されました。リンプレーディックは、キナーゼ機能分析のためにバイオインフォマティクスポートフォリオを大幅に拡張し、キナーゼ特異的リン酸化部位の高スループットの識別を促進し、それにより基本的な研究プログラムとトランスレーショナル研究プログラムの両方に貢献します。

Protein phosphorylation is a major form of post-translational modification (PTM) that regulates diverse cellular processes. In silico methods for phosphorylation site prediction can provide a useful and complementary strategy for complete phosphoproteome annotation. Here, we present a novel bioinformatics tool, PhosphoPredict, that combines protein sequence and functional features to predict kinase-specific substrates and their associated phosphorylation sites for 12 human kinases and kinase families, including ATM, CDKs, GSK-3, MAPKs, PKA, PKB, PKC, and SRC. To elucidate critical determinants, we identified feature subsets that were most informative and relevant for predicting substrate specificity for each individual kinase family. Extensive benchmarking experiments based on both five-fold cross-validation and independent tests indicated that the performance of PhosphoPredict is competitive with that of several other popular prediction tools, including KinasePhos, PPSP, GPS, and Musite. We found that combining protein functional and sequence features significantly improves phosphorylation site prediction performance across all kinases. Application of PhosphoPredict to the entire human proteome identified 150 to 800 potential phosphorylation substrates for each of the 12 kinases or kinase families. PhosphoPredict significantly extends the bioinformatics portfolio for kinase function analysis and will facilitate high-throughput identification of kinase-specific phosphorylation sites, thereby contributing to both basic and translational research programs.