AMS 3.0: prediction of post-translational modifications

Basu, Subhadip; Plewczynski, Dariusz

doi:10.1186/1471-2105-11-210

BMC Bioinformatics

Table 3 The best PTM predictors.

From: AMS 3.0: prediction of post-translational modifications

	Sensitivity	Specificity	Accuracy	MCC	POS
CDK
GPS	0,908	0,8	0,844	0,695	294
KinasePhos_90	0,884	0,717	0,784	0,589
KinasePhos_95	0,799	0,837	0,822	0,632
KinasePhos_100	0,571	0,923	0,782	0,542
KinasePhos_bitscore	0,912	0,685	0,776	0,588
NetPhosK_0.3	1	0	0,4	N/A
NetPhosK_0.5	0,639	0,748	0,705	0,387
NetPhosK_0.7	0,065	0,998	0,624	0,188
PPSP_highsens	0,983	0,075	0,438	0,128
PPSP_balanced	0,905	0,796	0,839	0,687
PPSP_highspec	0,054	0,982	0,611	0,1
PredPhospho	0,898	0,823	0,853	0,708
Scansite_low	0,667	0,884	0,797	0,571
Scansite_medium	0,405	0,971	0,744	0,479
Scansite_high	0,153	0,993	0,657	0,29
Meta Predictor	0,912	0,832	0,864	0,73
*AMS 3 (trainset)*	0,957	0,94	0,941		104
*AMS 3 (testset)*	0,971	0,94	0,943
CK2					229
GPS	0,699	0,895	0,816	0,613
KinasePhos_90	0,581	0,904	0,774	0,523
KinasePhos_95	0,476	0,95	0,76	0,504
KinasePhos_100	0,266	0,985	0,698	0,386
KinasePhos_bitscore	0,594	0,901	0,778	0,53
NetPhosK_0.3	0,961	0,525	0,699	0,506
NetPhosK_0.5	0,755	0,948	0,871	0,73
NetPhosK_0.7	0,245	1	0,698	0,403
PPSP_highsens	0,93	0,227	0,509	0,208
PPSP_balanced	0,742	0,933	0,857	0,7
PPSP_highspec	0,048	1	0,619	0,171
PredPhospho	0,594	0,959	0,813	0,616
Scansite_low	0,576	0,983	0,82	0,64
Scansite_medium	0,38	0,997	0,75	0,512
Scansite_high	0,135	1	0,654	0,293
Meta Predictor	0,878	0,904	0,893	0,779
*AMS 3 (trainset)*	0,733	0,95	0,921		248
*AMS 3 (testset)*	0,675	0,94	0,921
PKA
GPS	0,817	0,809	0,812	0,618	360
KinasePhos_90	0,722	0,843	0,794	0,569
KinasePhos_95	0,65	0,887	0,792	0,56
KinasePhos_100	0,361	0,952	0,716	0,405
KinasePhos_bitscore	0,775	0,804	0,792	0,573
NetPhosK_0.3	0,878	0,724	0,786	0,59
NetPhosK_0.5	0,694	0,874	0,802	0,583
NetPhosK_0.7	0,483	0,959	0,769	0,525
PPSP_highsens	0,967	0,231	0,526	0,27
PPSP_balanced	0,85	0,806	0,823	0,645
PPSP_highspec	0,008	0,998	0,602	0,048
PredPhospho	0,808	0,839	0,827	0,642
Scansite_low	0,644	0,917	0,808	0,596
Scansite_medium	0,422	0,981	0,758	0,515
Scansite_high	0,158	0,991	0,658	0,288
Meta Predictor	0,883	0,828	0,85	0,699
*AMS 3 (trainset)*	0,917	0,891	0,896		345
*AMS 3 (testset)*	0,87	0,892	0,89
PKC
GPS	0,718	0,753	0,739	0,466	348
KinasePhos_90	0,649	0,789	0,733	0,441
KinasePhos_95	0,48	0,864	0,71	0,378
KinasePhos_100	0,129	0,977	0,638	0,211
KinasePhos_bitscore	0,687	0,722	0,708	0,404
NetPhosK_0.3	0,716	0,695	0,703	0,403
NetPhosK_0.5	0,491	0,841	0,701	0,358
NetPhosK_0.7	0,333	0,935	0,694	0,348
PPSP_highsens	0,954	0,274	0,546	0,289
PPSP_balanced	0,741	0,743	0,743	0,477
PPSP_highspec	0,006	1	0,602	0,059
PredPhospho	0,598	0,805	0,722	0,412
Scansite_low	0,411	0,866	0,684	0,315
Scansite_medium	0,17	0,946	0,636	0,189
Scansite_high	0,069	0,994	0,624	0,179
Meta Predictor	0,773	0,791	0,784	0,558
*AMS 3 (trainset)*	0,82	0,98	0,961		267
*AMS 3 (testset)*	0,629	0,931	0,912

Comparison of best recognition performances of different state-of-the-art phosphorylation site prediction programs with AMS-3 for four kinase families CDK, CK2, PKA and PKC.

Back to article page

ISSN: 1471-2105

Contact us

General enquiries: journalsubmissions@springernature.com