PconsFold: improved contact predictions improve protein models.
PconsFold: improved contact predictions improve protein models.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btu458
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发表时间：
2014-09-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Elofsson A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Michel M;Hayat S;Skwark MJ;Sander C;Marks DS;Elofsson A
动机：最近，它已被证明，从进化信息的蛋白质接触预测的质量可以显着提高，如果直接和间接的信息是分开的。给定足够大的蛋白质家族，接触预测包含足够的信息来预测许多蛋白质家族的结构。然而，自从第一次研究以来，接触预测方法已经改进。在这里，我们要问的是，如果使用改进的接触预测，最终模型会得到多大的改进。结果如下：在一个包含15种蛋白质的小型基准测试中，我们发现，与EVfold的原始版本相比，使用PconsFold的顶级模型的TM分数平均提高了33%。在一个更大的基准测试中，我们发现，与早期的接触预测方法相比，使用PconsC时，质量提高了15-30%。此外，使用Rosetta代替CNS并不能显著提高全局模型的准确性，但使用Rosetta生成的模型的化学性质得到了改善。PconsFold是一个基于进化信息的从头开始蛋白质结构预测的全自动管道。PconsFold基于PconsC接触预测，并使用Rosetta折叠协议。由于其模块化，接触预测工具可以轻松更换。PconsFold的源代码可以在GitHub上获得，网址是https://www.github.com/ElofssonLab/pcons-fold，使用MIT许可证。PconsC可从http://c.pcons.net/获得。联系方式：arne@bioinfo.se补充信息：补充数据可从生物信息学在线网站获得。
Motivation: Recently it has been shown that the quality of protein contact prediction from evolutionary information can be improved significantly if direct and indirect information is separated. Given sufficiently large protein families, the contact predictions contain sufficient information to predict the structure of many protein families. However, since the first studies contact prediction methods have improved. Here, we ask how much the final models are improved if improved contact predictions are used. Results: In a small benchmark of 15 proteins, we show that the TM-scores of top-ranked models are improved by on average 33% using PconsFold compared with the original version of EVfold. In a larger benchmark, we find that the quality is improved with 15–30% when using PconsC in comparison with earlier contact prediction methods. Further, using Rosetta instead of CNS does not significantly improve global model accuracy, but the chemistry of models generated with Rosetta is improved. Availability: PconsFold is a fully automated pipeline for ab initio protein structure prediction based on evolutionary information. PconsFold is based on PconsC contact prediction and uses the Rosetta folding protocol. Due to its modularity, the contact prediction tool can be easily exchanged. The source code of PconsFold is available on GitHub at https://www.github.com/ElofssonLab/pcons-fold under the MIT license. PconsC is available from http://c.pcons.net/. Contact: arne@bioinfo.se Supplementary information: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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影响因子：
3
作者：
Ray A;Lindahl E;Wallner B
通讯作者：
Wallner B
影响因子：
64.5
作者：
Hopf TA;Colwell LJ;Sheridan R;Rost B;Sander C;Marks DS
通讯作者：
Marks DS
影响因子：
2.4
作者：
Ekeberg, Magnus;Lovkvist, Cecilia;Aurell, Erik
通讯作者：
Aurell, Erik
DOI：
10.1107/s0907444909042073
发表时间：
2010-01
期刊：
Acta crystallographica. Section D, Biological crystallography
影响因子：
--
作者：
Chen VB;Arendall WB 3rd;Headd JJ;Keedy DA;Immormino RM;Kapral GJ;Murray LW;Richardson JS;Richardson DC
通讯作者：
Richardson DC
DOI：
10.1073/pnas.1111471108
发表时间：
2011-12-06
影响因子：
11.1
作者：
Morcos, Faruck;Pagnani, Andrea;Weigt, Martin
通讯作者：
Weigt, Martin