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摘要:
蛋白质天然构象预测是计算生物学领域最具有挑战性的课题之一.基于模板的预测方法是目前最为准确的方法,该方法的预测模型的好坏很大程度上在于其模板质量的好坏.从SCOP数据库中筛选了3 867个蛋白质,通过结构比对和统计分析,建立了一个基于结构比对的模板库;接着,利用动态归一化法和Profile-profile的原理,分别编写的搜索和比对程序;最后利用MODELLER的建模程序给出了蛋白质的三级结构模型.测试集由48个蛋白组成,首先,用Profile-profile搜索基于结构比对模板库获得同源模板,以此模板模建出蛋白质三级结构模型,同时用MODELLER中的搜索程序搜索仅有序列构成的序列库,最后同样获得蛋白质的三级模型.从测试结果的正确率看,该方法较MODELLER有了14.59%的提高;通过模型评估,可以看出该方法预测出的模型质量整体上也优于原有的MODELLER方法.因此,认为用profile-profile搜索基于结构比对模板库的方法要优于MODELLER中的搜索的方法.
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综述
蛋白质模板印迹法制备纳米“孔穴”结构特异性生物材料
模板印迹
分子印迹聚合物
蛋白质
纳米'孔穴'结构
生物材料
基于粗糙集的蛋白质结构分类属性筛选
粗糙集
分辨矩阵
属性约简
多结构比对
蛋白质结构分类
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于结构比对模板库的蛋白质模型评估
来源期刊 药物生物技术 学科 生物学
关键词 同源模建 结构预测 模型评估 TM-score RMSD PSSM
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 105-111
页数 7页 分类号 Q51|Q81
字数 语种 中文
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研究主题发展历程
节点文献
同源模建
结构预测
模型评估
TM-score
RMSD
PSSM
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
药物生物技术
双月刊
1005-8915
32-1488/R
16开
南京童家巷24号
28-243
1994
chi
出版文献量(篇)
2585
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20
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