메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Myeongji Cho (Seoul National University) Hayeon Kim (Kyungdong University) Hyeon S. Son (Seoul National University)
저널정보
한국유전학회 Genes & Genomics Genes & Genomics Vol.43 No.4
발행연도
2021.1
수록면
407 - 420 (14page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Background The large tumor antigen (LT-Ag) and major capsid protein VP1 are known to play important roles in determining the host-specific infection properties of polyomaviruses (PyVs). Objective The objective of this study was to investigate the physicochemical properties of amino acids of LT-Ag and VP1 that have important effects on host specificity, as well as classification techniques used to predict PyV hosts. Methods We collected and used reference sequences of 86 viral species for analysis. Based on the clustering pattern of the reconstructed phylogenetic tree, the dataset was divided into three groups: mammalian, avian, and fish. We then used random forest (RF), naïve Bayes (NB), and k-nearest neighbors (kNN) algorithms for host classification. Results Among the three algorithms, classification accuracy using kNN was highest in both LT-Ag (ACC = 98.83) and VP1 (ACC = 96.51). The amino acid physicochemical property most strongly correlated with host classification was charge, followed by solvent accessibility, polarity, and hydrophobicity in LT-Ag. However, in VP1, amino acid composition showed the highest correlation with host classification, followed by charge, normalized van der Waals volume, and solvent accessibility. Conclusions The results of the present study suggest the possibility of determining or predicting the host range and infection properties of PyVs at the molecular level by identifying the host species of active and emerging PyVs that exhibit different infection properties among diverse host species. Structural and biochemical differences of LT-Ag and VP1 proteins in host species that reflect these amino acid properties can be considered primary factors that determine the host specificity of PyV.
#Classification · Evolutionary relationship · Host specificity · Machine learning · Polyomavirus

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0