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Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-17048398

RESUMO

Many biomedical problems relate to mutant functional properties across a sequence space of interest, e.g., flu, cancer, and HIV. Detailed knowledge of mutant properties and function improves medical treatment and prevention. A functional census of p53 cancer rescue mutants would aid the search for cancer treatments from p53 mutant rescue. We devised a general methodology for conducting a functional census of a mutation sequence space by choosing informative mutants early. The methodology was tested in a double-blind predictive test on the functional rescue property of 71 novel putative p53 cancer rescue mutants iteratively predicted in sets of three (24 iterations). The first double-blind 15-point moving accuracy was 47 percent and the last was 86 percent; r = 0.01 before an epiphanic 16th iteration and r = 0.92 afterward. Useful mutants were chosen early (overall r = 0.80). Code and data are freely available (http://www.igb.uci.edu/research/research.html, corresponding authors: R.H.L. for computation and R.K.B. for biology).


Assuntos
Biologia Computacional/métodos , Modelos Estatísticos , Mutação/genética , Proteína Supressora de Tumor p53/genética , Inteligência Artificial , Sítios de Ligação/genética , Humanos , Internet , Modelos Moleculares , Mutação/fisiologia , Mutação de Sentido Incorreto/genética , Mutação de Sentido Incorreto/fisiologia , Neoplasias/tratamento farmacológico , Neoplasias/genética , Dobramento de Proteína , Estrutura Terciária de Proteína , Curva ROC , Supressão Genética/genética , Supressão Genética/fisiologia , Propriedades de Superfície , Proteína Supressora de Tumor p53/química
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