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【24h】

PSICOV: precise structural contact prediction using sparse inverse covariance estimation on large multiple sequence alignments

机译:PSICOV:在大型多序列比对中使用稀疏逆协方差估计进行精确的结构接触预测

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摘要

Results: PSICOV displays a mean precision substantially better than the best performing normalized mutual information approach and Bayesian networks. For 118 out of 150 targets, the L/5 (i.e. top-L/5 predictions for a protein of length L) precision for long-range contacts (sequence separation > 23) was >= 0.5, which represents an improvement sufficient to be of significant benefit in protein structure prediction or model quality assessment.
机译:结果:PSICOV显示的平均精度大大优于性能最佳的标准化互信息方法和贝叶斯网络。对于150个目标中的118个,远程接触(序列分离> 23)的L / 5(即,长度为L的蛋白质的L-L / 5预测)精度为> = 0.5,这表明该改进足以满足在蛋白质结构预测或模型质量评估中具有重大优势。

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