Continuous Automated Model EvaluatiOn (CAMEO)-Perspectives on the future of fully automated evaluation of structure prediction methods.
Continuous Automated Model EvaluatiOn (CAMEO)-Perspectives on the future of fully automated evaluation of structure prediction methods.
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DOI：
10.1002/prot.26213
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发表时间：
2021-12
期刊：
影响因子：
2.9
通讯作者：
Schwede T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Robin X;Haas J;Gumienny R;Smolinski A;Tauriello G;Schwede T
连续自动模型评估（CAMEO）平台通过对三维蛋白质预测服务器进行全自动盲评估来补充两年一度的CASP实验，该评估基于这些结构的序列的每周预发布，这些序列将在即将发布的蛋白质数据库中发布。虽然在CASP 14中，观察到以高精度预测单个蛋白质链结构的显著成功，但在正确预测复合物结构方面仍然存在重大挑战。通过对蛋白质-蛋白质复合物以及与配体、肽、核酸或含有非规范氨基酸残基的蛋白质复合物的预测进行全自动评估，CAMEO将有助于这些具有挑战性的活跃研究领域的新发展。
The Continuous Automated Model EvaluatiOn (CAMEO) platform complements the biennial CASP experiment by conducting fully automated blind evaluations of three‐dimensional protein prediction servers based on the weekly prerelease of sequences of those structures, which are going to be published in the upcoming release of the Protein Data Bank. While in CASP14, significant success was observed in predicting the structures of individual protein chains with high accuracy, significant challenges remain in correctly predicting the structures of complexes. By implementing fully automated evaluation of predictions for protein–protein complexes, as well as for proteins in complex with ligands, peptides, nucleic acids, or proteins containing noncanonical amino acid residues, CAMEO will assist new developments in those challenging areas of active research.
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影响因子：
2.9
作者：
Haas J;Barbato A;Behringer D;Studer G;Roth S;Bertoni M;Mostaguir K;Gumienny R;Schwede T
通讯作者：
Schwede T
影响因子：
2.9
作者：
Kinch, Lisa N.;Shi, Shuoyong;Cheng, Hua;Cong, Qian;Pei, Jimin;Mariani, Valerio;Schwede, Torsten;Grishin, Nick V.
通讯作者：
Grishin, Nick V.
影响因子：
14.9
作者：
wwPDB consortium
通讯作者：
wwPDB consortium
DOI：
10.1107/s0907444913007051
发表时间：
2013-05
期刊：
Acta crystallographica. Section D, Biological crystallography
影响因子：
--
作者：
Biasini M;Schmidt T;Bienert S;Mariani V;Studer G;Haas J;Johner N;Schenk AD;Philippsen A;Schwede T
通讯作者：
Schwede T
影响因子：
3.5
作者：
Gathiaka, Symon;Liu, Shuai;Gilson, Michael K.
通讯作者：
Gilson, Michael K.