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Improved predictions by Pcons.net using multiple templates

机译:Pcons.net使用多个模板改进了预测

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摘要

Summary: Multiple templates can often be used to build more accurate homology models than models built from a single template. Here we introduce PconsM, an automated protocol that uses multiple templates to build protein models. PconsM has been among the top-performing methods in the recent CASP experiments and consistently perform better than the single template models used in Pcons.net. In particular for the easier targets with many alternative templates with a high degree of sequence identity, quality is readily improved with a few percentages over the highest ranked model built on a single template. PconsM is available as an additional pipeline within the Pcons.net protein structure prediction server.
机译:简介:与从单个模板构建的模型相比,通常可以使用多个模板来构建更准确的同源性模型。在这里,我们介绍PconsM,一种使用多个模板构建蛋白质模型的自动化协议。在最近的CASP实验中,PconsM已成为性能最高的方法之一,其性能始终优于Pcons.net中使用的单个模板模型。特别是对于具有许多具有高度序列同一性的替代模板的较易靶标,与基于单个模板构建的最高排名模型相比,质量易于提高几个百分点。 PconsM可作为Pcons.net蛋白质结构预测服务器中的附加管道使用。

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