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1. (WO2006017181) METHODS AND SYSTEMS FOR PREDICTING PROTEIN-LIGAND COUPLING SPECIFICITIES
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2006/017181    International Application No.:    PCT/US2005/024276
Publication Date: 16.02.2006 International Filing Date: 08.07.2005
IPC:
C07K 14/72 (2006.01), G01N 33/566 (2006.01), G06F 19/24 (2011.01), G06F 19/18 (2011.01), G06F 19/22 (2011.01)
Applicants: WYETH [US/US]; 5 Giralda Farms, Madison, NJ 07940 (US) (For All Designated States Except US).
SREEKUMAR, Kodangattil, R. [IN/US]; (US) (For US Only).
HUANG, Youping [US/US]; (US) (For US Only).
PAUSCH, Mark, H. [US/US]; (US) (For US Only).
GULUKOTA, Kamalakar [IN/US]; (US) (For US Only)
Inventors: SREEKUMAR, Kodangattil, R.; (US).
HUANG, Youping; (US).
PAUSCH, Mark, H.; (US).
GULUKOTA, Kamalakar; (US)
Agent: FAIRCHILD, Brian, A.; Kirkpatrick & Lockhart Nicholson Graham LLP, State Street Financial Center, One Lincoln Street, Boston, MA 02111-2950 (US)
Priority Data:
60/586,409 09.07.2004 US
Title (EN) METHODS AND SYSTEMS FOR PREDICTING PROTEIN-LIGAND COUPLING SPECIFICITIES
(FR) PROCÉDÉS ET SYSTÈMES DE PRÉVISION DES SPÉCIFICITÉS DE COUPLAGE PROTÉINE LIGAND
Abstract: front page image
(EN)The invention provides methods and systems for predicting or evaluating protein-ligand coupling specificities. A pattern recognition model can be trained by selected sequence segments of training proteins which have a specified ligand coupling specificity. Each selected sequence segment is believed to include amino acid residue(s) that may contribute to the ligand coupling specificity of the corresponding training protein. Sequence segments in a protein of interest can be similarly selected and used to query the trained model to determine if the protein of interest has the same ligand coupling specificity as the training proteins. In one embodiment, the pattern recognition model employed is a hidden Markov model which is trained by concatenated cytosolic domains of GPCRs which have interaction preference to a specified class of G proteins. This trained model can be used to evaluate G protein coupling specificity of orphan GPCRs.
(FR)L’invention porte sur des procédés et des systèmes de prévision ou d’évaluation des spécificités de couplage protéine ligand. On peut élaborer un modèle de reconnaissance de motif par des segments séquentiels sélectionnés de protéines d’apprentissage ayant une certaine spécificité de couplage de ligand. Chaque segment séquentiel sélectionné devrait comprendre un ou plusieurs résidus d’acide aminé pouvant contribuer à la spécificité de couplage de ligand de la protéine d’apprentissage correspondante. Les segments séquentiels dans une protéine intéressante peuvent être sélectionnés de manière similaire et servir à demander au modèle alors entraîné de déterminer si la protéine intéressante a la même spécificité de couplage de ligand que les protéines d’apprentissage. Selon un mode de réalisation, le modèle de reconnaissance de motif employé dans un modèle Markov caché est formé par enchaînement de domaines cytosoliques de GPCR ayant une préférence d’interaction à une classe spécifiée de protéines G. Ce modèle formé peut servir à évaluer la spécificité de couplage de la protéine G de GPCR orphelins.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, YU, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, NL, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)