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APOLLO: a quality assessment service for single and multiple protein models

机译:APOLLO:针对单个和多个蛋白质模型的质量评估服务

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摘要

Summary: We built a web server named APOLLO, which can evaluate the absolute global and local qualities of a single protein model using machine learning methods or the global and local qualities of a pool of models using a pair-wise comparison approach. Based on our evaluations on 107 CASP9 (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction) targets, the predicted quality scores generated from our machine learning and pair-wise methods have an average per-target correlation of 0.671 and 0.917, respectively, with the true model quality scores. Based on our test on 92 CASP9 targets, our predicted absolute local qualities have an average difference of 2.60 Å with the actual distances to native structure.
机译:简介:我们构建了一个名为APOLLO的网络服务器,该服务器可以使用机器学习方法评估单个蛋白质模型的绝对全局和局部质量,或者使用成对比较方法评估模型池的全局和局部质量。根据我们对107个CASP9(蛋白质结构预测技术的关键评估)目标的评估,从我们的机器学习和成对方法得出的预测质量得分的平均每个目标相关性分别为0.671和0.917,而真实的模型质量得分。根据我们对92个CASP9目标的测试,我们预测的绝对局部质量与到自然结构的实际距离的平均差为2.60Å。

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