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评估 CASP9 中的蛋白质结构精修。

Assessment of protein structure refinement in CASP9.

机构信息

Laufer Center for Physical and Quantitative Biology, Stony Brook University, Stony Brook, New York, USA.

出版信息

Proteins. 2011;79 Suppl 10(Suppl 10):74-90. doi: 10.1002/prot.23131. Epub 2011 Aug 30.

DOI:10.1002/prot.23131
PMID:22069034
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3238793/
Abstract

We assess performance in the structure refinement category in CASP9. Two years after CASP8, the performance of the best groups has not improved. There are few groups that improve any of our assessment scores with statistical significance. Some predictors, however, are able to consistently improve the physicality of the models. Although we cannot identify any clear bottleneck in improving refinement, several points arise: (1) The refinement portion of CASP has too few targets to make many statistically meaningful conclusions. (2) Predictors are usually very conservative, limiting the possibility of large improvements in models. (3) No group is actually able to correctly rank their five submissions-indicating that potentially better models may be discarded. (4) Different sampling strategies work better for different refinement problems; there is no single strategy that works on all targets. In general, conservative strategies do better, while the greatest improvements come from more adventurous sampling-at the cost of consistency. Comparison with experimental data reveals aspects not captured by comparison to a single structure. In particular, we show that improvement in backbone geometry does not always mean better agreement with experimental data. Finally, we demonstrate that even given the current challenges facing refinement, the refined models are useful for solving the crystallographic phase problem through molecular replacement. Proteins 2011;. © 2011 Wiley-Liss, Inc.

摘要

我们评估了 CASP9 中的结构精修类别中的表现。在 CASP8 两年后,最佳小组的表现并没有提高。很少有小组能够以统计学意义显著提高我们的任何评估分数。然而,一些预测因子能够持续提高模型的物理性能。尽管我们无法确定在改进精修方面存在任何明显的瓶颈,但有几点值得注意:(1)CASP 的精修部分的目标太少,无法得出许多具有统计学意义的结论。(2)预测因子通常非常保守,限制了模型大幅改进的可能性。(3)没有一个小组能够正确地对他们的五个提交进行排名——这表明可能更好的模型可能被丢弃了。(4)不同的采样策略对于不同的精修问题效果更好;没有一种单一的策略适用于所有目标。总的来说,保守策略的效果更好,而更大的改进来自于更冒险的采样——但代价是一致性。与实验数据的比较揭示了通过与单个结构进行比较无法捕捉到的方面。特别是,我们表明,骨架几何形状的改进并不总是意味着与实验数据的一致性更好。最后,我们证明,即使面临当前的精修挑战,经过精修的模型也可用于通过分子替换解决晶体学相位问题。蛋白质 2011 年;。( Wiley-Liss, Inc. 出版)

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