context: iNR-Drug: Predicting the Interaction of Drugs with Nuclear Receptors in Celular Networkinghttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3975431/SHA: ee55aea26f816403476a7cb7118b8ecb1110329Autores: Fan, Yue-Nong; Xiao, Xuan; Min, Jian-Liang; Chou, Kuo-ChenFecha: 2014-03-19DOI: 10.3390/ijms15034915Licencia: cc-byAbstract: Los receptores nucleares (NRs) están estrechamente asociados con diversas enfermedades importantes como el cáncer, la diabetes, las enfermedades inflamatorias y la osteoporosis. Durante el proceso de desarrollo de fármacos contra estas enfermedades, apuntando a los NRs, a menudo nos enfrentamos a un problema: Dado un NR y un compuesto químico, ¿podemos identificar si realmente están en interacción entre sí en una célula? Para abordar este problema, se desarrolló un predictor llamado “iNR-Drug”. En el predictor, el compuesto fármaco en cuestión fue formulado por un vector 256-D (dimensional) derivado de su huella molecular, y el NR por un vector 500-D formado por la incorporación de su información de evolución secuencial y características fisicoquímicas en la forma general de composición de pseudo aminoácidos, y el motor de predicción fue operado por el algoritmo SVM (máquina vector de soporte). En comparación con los métodos de predicción existentes en esta área, iNR-Drug no sólo puede producir una mayor tasa de éxito, sino que también es presentado por un servidor web fácil de usar establecido en http://www.jci-bioinfo.cn/iNR-Drug/, que es particularmente útil para la mayoría de los científicos experimentales para obtener sus datos deseados de manera oportuna. Se prevé que el servidor iNR-Drug puede convertirse en una herramienta útil de alto rendimiento tanto para la investigación básica como para el desarrollo de fármacos, y que el enfoque actual puede ampliarse fácilmente para estudiar las interacciones de los medicamentos con otros objetivos también. Texto: Con la capacidad de unirse directamente al ADN (Figura 1 ) y regular la expresión de genes adyacentes, los receptores nucleares (NR) son una clase de factores de transcripción ligando-inducibles. Regulan varios procesos biológicos, como la homeostasis, la diferenciación, el desarrollo embrio La superfamilia NR se ha clasificado en siete familias: NR0 (knirps o DAX like) [4, 5] ; NR1 (como la hormona tiroidea), NR2 (como el HNF4-like), NR3 (como el estrógeno), NR4 (como el factor de crecimiento nervioso IB), NR5 (como el fushi Tarazu-F1) y NR6 (como el factor nuclear de células germinales). Dado que están implicados en casi todos los aspectos de la fisiología humana y están implicados en muchas enfermedades importantes como el cáncer, la diabetes y la osteoporosis, los receptores nucleares se han convertido en objetivos principales de los fármacos [6, 7], junto con los receptores acoplados a proteínas G (GPCR) [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17], los canales de iones [18] [19] [20] y las proteínas cinasas [21] [22] [23] [24]. La identificación de las interacciones diana-fármacos es uno de los pasos más importantes para el nuevo desarrollo de la medicina [25, 26]. El método generalmente adoptado en este paso es la simulación del acoplamiento molecular [27] [28] [30] [31] [32] [34] [36] [37] [38] [39] [40] [42] [43] [43] Sin embargo, para que el estudio de acoplamiento molecular sea factible, una estructura 3D confiable (tres dimensiones) de la proteína diana es la condición previa. Aunque la cristalografía de rayos X es una herramienta poderosa para determinar las estructuras 3D de la proteína, es costosa y lleva mucho tiempo. En particular, no todas las proteínas se pueden cristalizar con éxito. Por ejemplo, las proteínas de membrana son muy difíciles de cristalizar y la mayoría de ellas no se disolverán en disolventes normales. Por lo tanto, hasta ahora se han determinado muy pocas estructuras 3D de la proteína de membrana. Aunque la NMR (Resonancia Magnética Nuclear) es efectivamente una herramienta muy poderosa para determinar las estructuras 3D de las proteínas de membrana, como lo indica una serie de publicaciones recientes (véase, por ejemplo, [44] [46] [47] [48] [49] [49] [50] [51] y un artículo de revisión [20] ), también consume mucho Para adquirir oportunamente la información estructural en 3D, es necesario recurrir a diversas herramientas bioinformáticas estructurales (véase, por ejemplo, [37] ), en particular el enfoque de modelado homólogo utilizado para una serie de receptores de proteínas que se necesitan con urgencia durante el proceso de desarrollo de fármacos [19, [52] [53] [55] [56] [57]. Lamentablemente, el número de plantillas fiables para desarrollar estructuras 3D de alta calidad mediante el modelado de la homología es muy limitado [37]. Para superar los problemas mencionados, sería útil desarrollar un método computacional para predecir las interacciones de los fármacos con los receptores nucleares en las redes celulares sobre la base de la información de secuencias de estos últimos. Los resultados así obtenidos pueden utilizarse para preexcluir los compuestos identificados que no están en interacción con los receptores nucleares, a fin de dejar oportunamente de desperdiciar tiempo y dinero en esos compuestos no prometedores [58] En realidad, sobre la base de los grupos funcionales y las características biológicas, se ha desarrollado recientemente un poderoso método [59] para este fin; sin embargo, se necesita un mayor desarrollo a este respecto debido a las siguientes razones. a) He et al. [59] no proporcionaron un servidor web de acceso público para su método, y por lo tanto su valor práctico de aplicación es bastante limitado, especialmente para los científicos experimentales de amplio alcance; b) la calidad de la predicción puede mejorarse aún más incorporando algunas características clave en la formulación de muestras de NR-fármacos (receptores nucleares y drogas) mediante la forma general de composición de pseudo aminoácidos [60]. El presente estudio se inició con un intento de desarrollar un nuevo método para predecir la interacción de fármacos con receptores nucleares abordando los dos puntos. Como lo demuestra una serie de publicaciones recientes [10, 18, [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] y resumido en una revisión exhaustiva [60], para establecer un predictor estadístico realmente eficaz para un sistema biomédico, necesitamos considerar los siguientes pasos: a) seleccionar o construir un conjunto de datos de referencia válido para entrenar y probar el predictor; b) representar las muestras estadísticas con una formulación eficaz que pueda reflejar verdaderamente su correlación intrínseca con el objeto que se va a predecir; c) introducir o desarrollar un potente algoritmo o motor para operar la predicción; d) realizar adecuadamente pruebas de validación cruzada para evaluar objetivamente la exactitud prevista del predictor; e) establecer un servidor web fácil de usar para el predictor que sea accesible al público. Los datos utilizados en el estudio actual fueron recolectados de KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomas) [71] en http://www.kegg.jp/kegg/. KEGG es un recurso de base de datos para comprender las funciones de alto nivel y las utilidades del sistema biológico, como la célula, el organismo y el ecosistema, a partir de información a nivel molecular, especialmente conjuntos de datos moleculares a gran escala generados por la secuenciación del genoma y otras tecnologías experimentales de alto rendimiento.Aquí, el conjunto de datos de referencia puede formularse como el subconjunto positivo que consiste en los pares interactivos fármaco-NR solamente, mientras que el subconjunto negativo que contiene los pares farmaco-NR no interactivos solamente, y el símbolo representa la unión en la teoría de conjuntos. El denominado par "interactivo" aquí significa el par cuyas dos contrapartes están interactuando entre sí en las redes de destino de la droga, tal como se define en la base de datos KEGG [71] ; mientras que el par "no interactivo" significa que sus dos contrapartes no están interactuando entre sí en las redes de destino de la droga. El conjunto de datos positivos contiene 86 pares fármaco-NR, que fueron tomados de He et al. [59]. El conjunto de datos negativos contiene 172 pares fármaco-NR no interactivos, que se derivaron de acuerdo con los siguientes procedimientos: (a) separando cada uno de los pares en un solo fármaco y NR; (b) reagrupando cada uno de los fármacos individuales con cada uno de los NR en pares de una manera que ninguno de ellos ocurrió en ; (c) recogiendo aleatoriamente los pares así formados hasta alcanzar el número dos veces más Los 86 pares farmaco-NR interactivos y 172 pares farmaco-NR no interactivos se dan en Información Suplementaria S1, de los cuales podemos ver que los 86 + 172 = 258 pares en el conjunto de datos de referencia actual están realmente formados por 25 NR diferentes y 53 compuestos diferentes. Ya que cada una de las muestras en el sistema de red actual contiene un fármaco (compuesto) y un NR (proteína), se tomaron los siguientes procedimientos para representar la muestra de par fármaco-NR. Primero, para la parte farmacológica en el conjunto de datos de referencia actual, podemos utilizar un vector 256-D para formularlo como dado por donde D representa el vector para un compuesto farmaco, y d i-th (i = 1,2,, 256) componente que puede derivarse siguiendo el "procedimiento de huella digital molecular 2D" como se ha elaborado en [10]. Las secuencias proteicas de los 25 diferentes NR en se enumeran en Información Suplementaria S3. Supongamos que la secuencia de una proteína del receptor nuclear P con residuos L se expresa generalmente por donde 1 R representa el 1er residuo de la secuencia proteica P, 2 R el 2do residuo, y así sucesivamente. Ahora el problema es cómo representar efectivamente la secuencia de la Ecuación (3) con un modelo no secuencial o discreto [72]. Esto se debe a que todos los motores de operación existentes, como el discriminante de covarianza (CD) [17, 65, [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79], red neuronal [80] [81] [82], máquina vectorial de soporte (SVM) [62] [63] [64] 83], bosque aleatorio [84, 85], campo aleatorio condicional [66], vecino más cercano (NN) [86, 87] ; vecino K-nearest (KNN) [88] [89] [90], OET-KNN [91] [92] [93], y vecino Fuzzy K-nearest [10, 12, 18, 69, 95], solo pueden manejar muestras vectoriales pero no secuenciales. Sin embargo, un vector definido en un modelo discreto puede perder completamente toda la información de orden secuencial y, por lo tanto, limitar la calidad de la predicción. Ante tal dilema, ¿podemos encontrar un enfoque para incorporar parcialmente los efectos de orden secuencial? En realidad, uno de los problemas más difíciles en la biología computacional es cómo formular una secuencia biológica con un modelo discreto o un vector, sin embargo, mantener considerable información de orden secuencial. Para evitar perder completamente la información de orden secuencial para proteínas, se propuso la composición de pseudo aminoácidos [96, 97] o PseAAC de Chou [98]. Desde que se propuso el concepto de PseAAC en 2001 [96], ha penetrado en casi todas las áreas de la proteómica computacional, tales como la predicción de los péptidos anticancerosos [99], la predicción de la ubicación de las proteínas subcelulares [100] [101] [102] [103] [104] [105], la predicción de los tipos de proteína de membrana [107, 108], la predicción de la ubicación de las proteínas subendondrias [109] [109] [119], la predicción de las proteínas receptoras GABA(A] [113], la predicción de las clases de subfamilias enzimáticas [114], la predicción de los péptidos antibacterianos [115], la predicción de la estructura supersecundaria [116] [116], la predicción de las proteínas virulentas bacterianas [117], la predicción de Además, el concepto de PseAAC se amplió para representar los vectores característicos de los nucleótidos [65], así como otras muestras biológicas (véase, por ejemplo, [130] [131] [132] ). Debido a que se ha utilizado ampliamente y cada vez más, recientemente se han creado dos potentes softwares, llamados "PseAAC-Builder" [133] y "propio" [134], para generar varias composiciones especiales de pseudoaminoácidos de Chou, además del servidor web "PseAAC" [135] construido en 2008. De acuerdo con una revisión exhaustiva [60], la forma general de PseAAC para una secuencia proteica P se formula por medio de donde el subíndice es un entero, y su valor así como los componentes ( 1, 2,, ) u u   dependerán de cómo extraer la información deseada de la secuencia de aminoácidos de P (cf. Ecuación (3)). A continuación, vamos a describir cómo extraer información útil para definir los componentes de PseAAC para las muestras NR en cuestión. Primero, muchos estudios anteriores (véase, por ejemplo, [136] [137] [138] [139] [140] [141] ) han indicado que la composición de aminoácidos (AAC) de una proteína juega un papel importante en la determinación de sus atributos. Así, estos 20 componentes del AAC fueron utilizados aquí para definir los primeros 20 elementos en la Ecuación (4); es decir, (1) ( 1, 2,, 20) ii fi   (5) donde f i (1) es la frecuencia de ocurrencia normalizada del aminoácido nativo del tipo i-th en el receptor nuclear en cuestión. Puesto que el AAC no contenía ninguna información de orden secuencial, se tomaron las siguientes medidas para compensar esta deficiencia. Para evitar la pérdida completa de la información de orden secuencial local o de corto alcance, consideramos el acercamiento de la composición de dipéptidos. Contenía 20 × 20 = 400 componentes [142]. Estos 400 componentes se utilizaron para definir los siguientes 400 elementos en la Ecuación (4); es decir, (2) 20 ( 1, 2,, 400) jj fjwhere (2) j f es la frecuencia de ocurrencia normalizada de los dipéptidos j-th en el receptor nuclear en cuestión Para incorporar la información de orden de secuencia global o de largo alcance, consideremos el siguiente enfoque: según la evolución molecular, todas las secuencias biológicas se han desarrollado a partir de un número muy limitado de muestras ancestrales. Impulsadas por diversas fuerzas evolutivas tales como mutación, recombinación, conversión génica, deriva genética y selección, han sufrido muchos cambios, incluyendo cambios de residuos únicos, inserciones y deleciones de varios residuos [143], duplicación génica y fusión génica. Con la acumulación de estos cambios durante un largo período de tiempo, muchas similitudes originales entre las secuencias de aminoácidos iniciales y resultantes se desvanecen gradualmente, pero las proteínas correspondientes todavía pueden compartir muchos atributos comunes [37], tales como tener básicamente la misma función biológica y residir en una misma ubicación subcelular [144, 145]. Para extraer la información de evolución secuencial y utilizarla para definir los componentes de la Ecuación (4), Según Schaffer [146], la información sobre la evolución de la secuencia de una proteína del receptor nuclear P con residuos de aminoácidos L puede ser expresada por una matriz de 20 L­, tal como se indica en el punto 7) mediante el uso de PSI-BLAST [147] para buscar en la base de datos UniProtKB/Swiss-Prot (The Universal Protein Resource (UniProt); http://www.uniprot.org/) a través de tres iteraciones con 0,001 como límite de valor E para la alineación de secuencias múltiples contra la secuencia del receptor nuclear de que se trate. Con el fin de hacer que cada elemento de la Ecuación (7) sea escalado de sus rangos de puntuación originales en la región de [0, 1], realizamos una conversión a través de la función sigmoide estándar para que se convierta.Ahora extraemos la información útil de la Ecuación (8) Además, utilizamos el enfoque del modelo de sistema gris tal como se elaboró en [68] para definir más a fondo los siguientes 60 componentes de la Ecuación (4) (1, 2,, 20)En la ecuación anterior, w 1, w 2, y w 3 son factores de peso, que se fijaron en 1 en el estudio actual; f j (1) tiene el mismo significado que en la Ecuación (5), en la que se definen bien los elementos de las Ecuaciones (5), (6), (10) y (12), descubrimos que el número total de componentes obtenidos mediante el enfoque actual para el PseAAC de la Ecuación (4) En aras de la comodidad, utilicemos x i (i = 1, 2,, 756) para representar los 756 componentes de la Ecuación (19); es decir, (20) Para optimizar la calidad de la predicción con un enfoque de ahorro de tiempo, similar al tratamiento [148] [149] [150], convirtamos la Ecuación (20) adonde el símbolo significa tomar el promedio de la cantidad en ella, y SD significa la derivación estándar correspondiente. En este estudio, la SVM (máquina vectora de soporte) se utilizó como motor de operación. SVM ha sido ampliamente utilizado en el ámbito de la bioinformática (véase, por ejemplo, [62] [63] [64] [152] [153] [154] ). La idea básica de SVM es transformar los datos en un espacio de características dimensionales altas, y luego determinar el hiperplano de separación óptima utilizando una función de núcleo Para una breve formulación de SVM y cómo funciona, ver los artículos [155, 156] ; para más detalles sobre SVM, ver una monografía [157]. En este estudio, el paquete LIBSVM [158] se utilizó como una implementación de SVM, que se puede descargar de http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/, la función de base radial popular (RBF) se tomó como función del núcleo. Para el clasificador actual de SVM, había dos parámetros inciertos: el parámetro de penalización C y el parámetro del núcleo. El método de cómo determinar los dos parámetros se dará más adelante. El predictor obtenido a través del procedimiento mencionado se llama iNR-Drug, donde "i" significa identificar, y "NR-Drug" significa la interacción entre el receptor nuclear y el compuesto farmacológico. Para proporcionar una imagen global intuitiva, se proporciona un diagrama de flujo en la Figura 2 para mostrar el proceso de cómo funciona el predictor en la identificación de las interacciones entre los receptores nucleares y los compuestos farmacológicos. Para proporcionar un método más intuitivo y fácil de entender para medir la calidad de la predicción, se adoptó el siguiente conjunto de métricas basado en la formulación utilizada por Chou [159] [160] [161] para predecir los péptidos de señal. Según la formulación de Chou, la sensibilidad, la especificidad, la exactitud global y el coeficiente de correlación de Mateo se pueden expresar respectivamente como [62, [65] [66] [67] Sn 1donde N es el número total de los pares interactivos de NR-fármacos investigados, mientras que N • • el número de los pares interactivos de NR-fármacos incorrectamente predichos como los pares no interactivos de NR-fármacos; N • el número total de pares no interactivos de NR-fármacos investigados, mientras que N • • el número de pares no interactivos de NR-fármacos incorrectamente predichos como los pares interactivos de NR-fármacos. De acuerdo con la ecuación (23) podemos ver fácilmente lo siguiente. Cuando 0 N â € ¬ significa que ninguno de los pares interactivos de NR-fármacos fue mal predicho para ser un par no-interactivo de NR-fármacos, tenemos la sensibilidad Sn = 1; mientras que NN â € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € € Es instructivo señalar que las métricas tal como se definen en la Ecuación (23) son válidas para sistemas de etiquetas únicas; para los sistemas de etiquetas múltiples, se debe utilizar un conjunto de métricas más complicadas como se indica en [162]. La forma adecuada de probar un predictor para sus tasas de éxito previstas es muy importante para su desarrollo, así como su valor potencial de aplicación. En términos generales, los tres métodos de validación cruzada siguientes a menudo se utilizan para examinar la calidad de un predictor y su eficacia en la aplicación práctica: prueba independiente de conjunto de datos, submuestreo o K-fold (como cinco veces, siete veces o 10 veces) prueba de cruce y prueba de navaja [163]. Sin embargo, tal como se describe en un análisis penetrante en [164], existe una considerable arbitrariedad en el conjunto de datos independiente. Además, como se ha demostrado en [165], la prueba de submuestreo (o validación del cruce K-fold) tampoco puede evitar la arbitrariedad. Sólo la prueba de jackknife es la menos arbitraria que siempre puede dar un resultado único para un conjunto de datos de referencia dado [73, 74, 156, [166] [167] [168]. Por lo tanto, la prueba de jackknife ha sido ampliamente reconocida y cada vez más utilizada por los investigadores para examinar la calidad de diversos predictores (véase, por ejemplo, [14, 15, 68, 99, 106, 107, 124, 169, 170] ). Por consiguiente, en este estudio también se adoptó la prueba de jackknife para evaluar la exactitud del predictor actual. Como se ha mencionado anteriormente, el motor de operación SVM contiene dos parámetros inciertos C y C. Para encontrar sus valores óptimos, se realizó Los resultados así obtenidos se muestran en la Figura 3, de la cual se puede observar que el predictor iNR-Drug alcanza su estado óptimo cuando C = 2 3 y 9 2 â € €. Las tasas correspondientes para las cuatro métricas (cf. Ecuación (23)) se dan en la Tabla 1, donde para facilitar la comparación, la precisión global Acc reportada por He et al. [59] en el mismo conjunto de datos de referencia también se da, aunque no fueron reportados resultados por ellos para Sn, Sp y MCC. Se puede observar de la tabla que la exactitud global obtenida por iNR-Drug es notablemente mayor que la de He et al. [59], y que las tasas alcanzadas por iNR-Drug para las otras tres métricas también son bastante mayores. Estos hechos indican que el predictor actual no sólo puede producir mayor precisión global de Como se mencionó anteriormente (Sección 3.2), la prueba jackknife es el método más objetivo para examinar la calidad de un predictor. Sin embargo, como demostración para mostrar cómo utilizar prácticamente el predictor actual, tomamos 41 pares de fármacos NR del estudio de Yamanisi y otros [171] que habían sido confirmados por experimentos como pares interactivos. Para este conjunto de datos independiente, 34 fueron correctamente identificados por iNR-Drug como pares interactivos, es decir, Sn = 34 / 41 = 82,92%, lo que es bastante consistente con la tasa de 79,07% alcanzada por el predictor en el conjunto de datos de referencia a través de la prueba jackknife como se indica en la Tabla 1. Se prevé que el predictor iNR-Drugor desarrollado en este artículo puede convertirse en una herramienta útil de alto rendimiento tanto para la investigación básica como para el desarrollo de fármacos, y que Dado que los servidores web de fácil acceso al usuario y al público representan la dirección futura para el desarrollo de predictores prácticamente más útiles [98, 172], se estableció un servidor web de acceso público para iNR-Drug. Para la comodidad de la gran mayoría de biólogos y científicos farmacéuticos, aquí vamos a proporcionar una guía paso a paso para mostrar cómo los usuarios pueden obtener fácilmente el resultado deseado utilizando el servidor web de iNR-Drug sin la necesidad de seguir las complicadas ecuaciones matemáticas presentadas en este artículo para el proceso de desarrollo del predictor y su integridad. Paso 1. Abra el servidor web en el sitio http://www.jci-bioinfo.cn/iNR-Drug/ y verá la página superior del predictor en la pantalla de su ordenador, como se muestra en la Figura 4. Haga clic en el botón Leer Me para ver una breve introducción sobre el predictor de iNR-Drug y la gevat cuando Cada par de consulta consta de dos partes: una es para la secuencia del receptor nuclear, y la otra para el medicamento. La secuencia NR debe estar en formato FASTA, mientras que la droga en el código KEGG comienza con el símbolo #. Ejemplos de la entrada de pares de consulta y la salida correspondiente se pueden ver haciendo clic en el botón Ejemplo justo encima de la caja de entrada. Paso 3. Haga clic en el botón Enviar para ver el resultado predicho. Por ejemplo, si usa los tres pares de consultas en la ventana Ejemplo como entrada, después de hacer clic en el botón Enviar, verá en su pantalla que el medicamento "hsa:2099" NR y el medicamento "D00066" son un par interactivo, y que el medicamento "hsa:2908" NR y el medicamento "D00088" son también un par interactivo, pero que el medicamento "hsa:5468" NR y el medicamento "D00279" no son un par interactivo. Todos estos resultados son totalmente consistentes con las observaciones experimentales. Se tarda unos 3 minutos antes de que cada uno de estos resultados se muestre en la pantalla; por supuesto, los pares de consultas más que hay, el tiempo que se necesita generalmente. Paso 4. Haga clic en el botón Citation para encontrar el papel relevante que documenta el desarrollo detallado y algoritmo de iNR-Durg. Paso 5. Haga clic en el botón Datos para descargar el conjunto de datos de referencia utilizado para entrenar y probar el predictor iNR-Durg. Paso 6. El código del programa también está disponible haciendo clic en el botón descargar en el panel inferior de la Figura 4.
question: ¿Cuántas familias hay en la superfamilia NR?
answers.text: siete