The C-peptide is a short protein that connects the A and B chains’ in the insulin prohrmone. Since its de-scription in 1967, it has been historically thought to be an inert and biologically non-active peptide. That is, no physiological roles or functions were attributed to it other than connecting A and B chains’ and proper folding of mature insulin. An increasing body of experimental evidence has challenged this view and purports the notion that C-peptide is bioactive, evidenced by observed signaling characteristics from in vitro experimental studies. The most pronounced is the ameliorated effect it has on diabetes induced renal and nerve dysfunction. Accord-ingly, the past decade has witnessed a renewal in C-peptide research following these findings aimed at providing a complete physiological characterization of the peptide. The most prominent of these include finding more functions and determining whether a receptor exits or not. In this research we provide the first attempt to computationally address thisendeavor. We performed an investigative study of C-peptide that spanned 75 organisms, to determine intrinsic features that can aide in detecting similar proteins. Features were extracted and 5 different encodings were used in unison with predictive models (Support vector machines, na"ive Bayes and others). A comparative study between these models was performed to determine the most suitable features that should be highly considered for the computational characterization of C-peptide.
C-펩타이드는 인슐린 prohrmone에서 A와 B 사슬 `을 연결하는 짧은 단백질이다. 1967 년의 설명 이후, 역사적으로 비 활동적인 비활성 및 생물학적 펩타이드 것으로 생각되었습니다. 저건 생리적 역할이나 기능이 그 A와 B 체인 `와 성숙 인슐린의 적절한 접지를 연결 이외로 표시되지 않았습니다입니다. 실험 증거의 증가 몸이보기에 도전하고 C-펩타이드는 bioactive이라는 개념을 purports, 체외 experi-정신 연구에서 관찰 된 신호 특성에 의해 입증되었습니다. 가장 발음은 당뇨병 유발 신장 및 신경 장애에있는 ameliorated 효과입니다. 따라서, 지난 10 년 펩타이드의 전체 생리 특성을 제공하기위한 이러한 연구 결과에 따라 C-펩타이드의 연구에 갱신을 목격했다. 이 중 가장 눈에 띄는 더 기능을 찾고 여부 수용체가 종료 여부를 결정하는 포함되어 있습니다. 이 연구에서 우리는 계산이 노력를 해결하기위한 첫 번째 시도를 제공합니다. 우리는 고유 기능을 결정하기 위해 75 생물이 사라지는 것이 C-펩타이드의 조사 연구를 수행 한 유사한 프로 teins를 감지 조언자가 할 수 있습니다. 기능 3 세트 추출 된 여러 예측 모델 (나이브 Bayes, 임의의 숲 등)이 각 기능에 대해 만들어졌습니다. 이 모델 간의 비교 연구는 C-펩타이드의 개념 설명을 배웁니다 가장 적합한 하나를 결정하기 위해 수행되었다.
