ASTRO-FOLD 2.0: an Enhanced Framework for Protein Structure Prediction.
ASTRO-FOLD 2.0: an Enhanced Framework for Protein Structure Prediction.
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ASTRO-FOLD 2.0：蛋白质结构预测的增强框架。
DOI：
10.1002/aic.12669
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Floudas,CA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Subramani,A;Wei,Y;Floudas,CA
蛋白质的三维(3-D)结构预测，给出了它们的氨基酸序列，使用了基于第一原理的方法ASTRO-Fold 2.0。提出的主要特征是：(1)使用新的基于优化的共识方法的二级结构预测，(2)使用混合整数线性优化的β片状拓扑预测，(3)使用高分辨率距离相关力场和MILP公式的残基接触预测，(4)使用二面角聚类和非线性优化生成环残基的紧二面角和距离界限，(5)使用确定性全局优化、随机构象空间退火法和全原子ECEPP/3势进行三维结构预测，(6)使用基于旅行商问题的聚类法(ICON)选择近自然结构；(7)利用Sparta和CS23D生成的重原子子集的化学位移改进了边界生成。给出了最近结束的CASP9实验中ASTRO-Fold2.0对47个盲目目标的计算结果。©2011美国化学工程师学会AICHE J，2012
The three‐dimensional (3‐D) structure prediction of proteins, given their amino acid sequence, is addressed using the first principles–based approach ASTRO‐FOLD 2.0. The key features presented are: (1) Secondary structure prediction using a novel optimization‐based consensus approach, (2) β‐sheet topology prediction using mixed‐integer linear optimization (MILP), (3) Residue‐to‐residue contact prediction using a high‐resolution distance‐dependent force field and MILP formulation, (4) Tight dihedral angle and distance bound generation for loop residues using dihedral angle clustering and non‐linear optimization (NLP), (5) 3‐D structure prediction using deterministic global optimization, stochastic conformational space annealing, and the full‐atomistic ECEPP/3 potential, (6) Near‐native structure selection using a traveling salesman problem‐based clustering approach, ICON, and (7) Improved bound generation using chemical shifts of subsets of heavy atoms, generated by SPARTA and CS23D. Computational results of ASTRO‐FOLD 2.0 on 47 blind targets of the recently concluded CASP9 experiment are presented. © 2011 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2012
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