预测自动晶体建模管道的性能

使用机器学习模型预测四条结晶建模管道的性能(果皮/弯曲,海盗,凤凰汽车制造和SHELXE公司)以及它们的组合。

自动晶体学建模管道的比较

四种蛋白质模型构建管道的比较(果皮/弯曲,海盗,PHENIX汽车制造和SHELXE公司)使用202个实验阶段案例中的数据集执行，这些数据都是观察到的，并且被截断以模拟较低的分辨率。

这项研究表明了集成自动化晶体建模管道的有用性。我们运行了四条最常用的管道(果皮/wARP,海盗,凤凰汽车制造和SHELXE公司)单独和成对组合，并根据结构完整性和R（右）_自由的.

训练神经网络以识别不利片段，从而改进蛋白质模型的构建海盗描述了软件。

模型工艺是一种新的建模管道，它是对以前管道的改进海盗通过添加新的步骤来构建完整的蛋白质模型，特别是在从较差的分子置换溶液开始时。

软件SOLVE和RESOLVE可以在MAD、SAD和MIR案例中执行高分子结构求解的所有步骤，从缩放和重原子定位到阶段化、密度修改和建模。SOLVE使用评分方案将高分子结构求解中的决策转化为优化问题。RESOLVE执行NCS识别、密度修改和自动建模。该程序完全自动化，可在低至3º的分辨率下运行。

所有备选方案SHELXE公司描述了使用单个或组合的起始相位信息源的模式。侧链跟踪现已在中完成模型构建SHELXE公司加强密度调整。

给出了几个例子，说明如何使用不同的程序来实现结构求解的目标，以及相关的实用性，这些实用性可以区分求解与不求解结构

提出了一种全自动的程序，该程序基于以下模型为线圈结构寻找分子置换解决方案从头开始结构预测。

主要是一个交互式软件，旨在交互式地执行高分子晶体结构测定和验证的复杂任务。的功能主要并介绍了它用于电子密度图计算、模型建立、实空间和互易空间的精化以及利用单晶体和多晶体形式的非晶体对称性进行验证的工具。

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