Détection de nouveaux domaines protéiques par co-occurence : Application à P. falciparum

Nicolas Terrapon 1 Olivier Gascuel 2, * Laurent Brehelin 2
* Auteur correspondant
2 MAB - Méthodes et Algorithmes pour la Bioinformatique
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Abstract : Hidden Markov Models (HMMs) have proved to be powerful for protein domain identification. However, numerous domains may be missed in highly divergent proteins. This is the case for the proteins of Plasmodium falciparum, the main causal agent of human malaria. Here, we propose a method that uses domain co-occurrence to increase the sensitivity of the approach while controlling its false discovery rate. Applied to P. falciparum, our method identify (with an error rate below 20%) 482 new domains (versus 3482 in PlasmoDB), which involve 158 new GO annotations.
Type de document :
Communication dans un congrès
JOBIM'09 : Journées Ouvertes en Biologie, Informatique et Mathématiques, Jun 2009, Nantes, France. pp.43-48, 2009, 〈http://www.jobim2009.fr/〉
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Contributeur : Laurent Brehelin <>
Soumis le : jeudi 10 septembre 2009 - 10:35:27
Dernière modification le : jeudi 24 mai 2018 - 15:59:22
Document(s) archivé(s) le : mardi 15 juin 2010 - 21:40:12

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Nicolas Terrapon, Olivier Gascuel, Laurent Brehelin. Détection de nouveaux domaines protéiques par co-occurence : Application à P. falciparum. JOBIM'09 : Journées Ouvertes en Biologie, Informatique et Mathématiques, Jun 2009, Nantes, France. pp.43-48, 2009, 〈http://www.jobim2009.fr/〉. 〈lirmm-00414954〉

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