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Sequence alignment using machine learning for accurate template-based protein structure prediction

机译:使用机器学习进行准确基于模板的蛋白质结构预测的序列对准

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摘要

Motivation Template-based modeling, the process of predicting the tertiary structure of a protein by using homologous protein structures, is useful if good templates can be found. Although modern homology detection methods can find remote homologs with high sensitivity, the accuracy of template-based models generated from homology-detection-based alignments is often lower than that from ideal alignments.
机译:基于模板的模型,通过使用同源蛋白质结构预测蛋白质的三级结构的过程是有用的,如果可以找到良好的模板。 尽管现代同源性检测方法可以找到具有高灵敏度的远程同源物,但从同源性检测的对齐产生的基于模板的模型的准确性通常低于理想校准。

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