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.2000年8月15日;40(3):502-11.
doi:10.1002/1097-0134(20000815)40:3<502::aid-prot170>3.0.co;第2季度。

应用多序列比对图谱改进蛋白质二级结构预测

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应用多序列比对图谱改进蛋白质二级结构预测

J A袖口等人。 蛋白质. .

摘要

使用来自相同序列的不同类型的多序列比对剖面训练神经网络二级结构预测算法的效果表明,其精度范围为70.5%至76.4%。最佳准确度为76.4%(标准偏差8.4%),比在同一组406个序列非冗余蛋白质上运行的PHD算法高3.1%(Q(3))和4.4%(SOV2),这两种方法均未用于训练。新方法预测的残留物的置信度为5或更大,Q(3)的平均准确度为84%,覆盖了68%的残留品。基于双态模型,对于25%、5%和0%的可及性,预计相对溶剂可及性为76.2、79.8和86。准确度分别为6%。详细描述了使用相同对准数据的不同表示形式进行训练所获得的改进的来源。本研究产生的新Jnet预测方法可在Jpred二级结构预测服务器中使用,并可作为独立的计算机程序从以下位置获得:http://barton.ebi.ac.uk/。蛋白质2000;40:502-511.

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