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Gauge fixing for sequence-function relationships
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AI
DOI：10.1371/journal.pcbi.1012818.png)
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摘要
En 中文
定量化的序列-功能关系模型在计算生物学中无处不在，例如用于模拟转录因子的DNA结合或蛋白质的适应性景观。然而，解释这些模型因模型参数的值在通常不影响模型预测的情况下可以被改变而变得复杂。在模型参数的值能够被有意义地解释之前，必须通过施加额外约束（称为固定规范）来消除这些自由度（在物理学中称为规范自由度）。然而，针对序列-功能关系的规范固定策略很少受到关注。在此，我们推导出一类大规模序列-功能关系解析上可处理的规范族。这些规范是在全阶交互作用的模型背景下推导出的，但其中一组重要的规范可应用于多种类型的模型，包括加性模型、成对交互作用模型以及具有高阶交互作用的模型。许多常用的规范是此规范族中的特例。我们通过展示不同规范选择如何既用于探索复杂的活性景观，又用于揭示在序列空间的局部区域内近似正确的简化模型，来证明该规范族的实用性。结果表明，这些规范固定策略具有实践价值，并证明了规范固定在模型探索和解释中的效用。
Keyword:
PROTEIN-STRUCTURE
EPISTASIS
LANDSCAPES