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Static benchmarking of membrane helix predictions

机译:膜螺旋预测的静态基准测试

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摘要

Prediction of trans-membrane helices continues to be a difficult task with a few prediction methods clearly taking the lead; none of these is clearly best on all accounts. Recently, we have carefully set up protocols for benchmarking the most relevant aspects of prediction accuracy and have applied it to >30 prediction methods. Here, we present the extension of that analysis to the level of an automatic web server evaluating new methods (). The most important achievements of the tool are: (i) any new method is compared to the battery of well-established tools; (ii) the battery of measures explored allows spotting strengths in methods that may not be ‘best’ overall. In particular, we report per-residue and per-segment scores for accuracy and the error-rates for confusing membrane helices with globular proteins or signal peptides. An additional feature is that developers can directly investigate any hydrophobicity scale for its potential in predicting membrane helices.
机译:跨膜螺旋的预测仍然是一项艰巨的任务,其中一些预测方法显然处于领先地位。所有这些显然都不是最好的。最近,我们精心建立了基准测试预测准确性最相关方面的协议,并将其应用于30多种预测方法。在这里,我们将分析扩展到评估新方法的自动Web服务器的级别()。该工具最重要的成就是:(i)将任何新方法与一系列完善的工具进行比较; (ii)通过探索一系列措施,可以发现可能并非整体上“最佳”的方法的优势。特别是,我们报告了每个残基和每个段的得分,以确保准确性以及将膜螺旋与球状蛋白或信号肽混淆的错误率。另一个功能是,开发人员可以直接研究任何疏水性尺度,以预测其在膜螺旋中的潜力。

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