Under de senaste decennierna har stora framsteg gjorts när det gäller att förutsäga proteinstrukturen. Eftersom de förutsagda modellerna kan spänna över ett brett spektrum av noggrannhetsspektrum, blir noggrannheten i kvalitetsuppskattningen en av nyckelelementen i en framgångsrik proteinstruktursförutsägelse. Under de senaste åren har ett antal metoder utvecklats för att ta itu med denna fråga, och dessa metoder kan i stort sett delas in i tre kategorier: en modellmetoder, klusterbaserade metoder och kvasi en modellmetoder. I denna studie utvecklar vi en enda modell metod MQAPRank baserad på lärandet-rank algoritm först, och sedan genomföra en kvasi-en modell metod Quasi-MQAPRank. De föreslagna metoderna jämförs med datauppsättningen 3Drobot och CASP11. Den femfaldiga korsvalideringen av 3Drobot-datasetet visar att den föreslagna metoden med en enda modell överträffar andra metoder vars utgångar tas som inslag i den föreslagna metoden, och den kvasi-single-model-metoden kan ytterligare förbättra prestandan. På CASP11-datauppsättningen fungerar de föreslagna metoderna också väl jämfört med andra ledande metoder i motsvarande kategorier. I synnerhet Quasi-MQAPRank-metoden uppnår en betydande prestanda på CASP11 Best150 datasetet. Under de senaste två decennierna, med det ökande antalet experimentella strukturer och främjandet av beräkningstekniker och datorkraft, har olika protein tredimensionella struktur förutsägelsemetoder utvecklats och en hel del framsteg har gjorts på detta område 1. Det är möjligt att generera många förutsagda modeller för en given proteinsekvens, och dessa modeller spänner ofta över ett brett spektrum av noggrannhetsspektrum och behöver kommenteras med noggrann kvalitetsuppskattning för specifika biomedicinska applikationer 2. Men, rangordna de förutsagda modellerna korrekt och välja den bästa förutsagda modellen från kandidatpoolen förblir som utmanande uppgifter. Med den snabba ökningen av datorkraft, ett större antal modeller för en viss sekvens kan förutsägas, följaktligen, att utvärdera kvaliteten på en viss proteinmodell i perspektiv växer fram som ett problem som inte kan ignoreras. Sedan CASP7 (7th Community Wide Experiment on the Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction) 3 har en ny förutsägelsekategori som utvärderar kvaliteten på predikterade proteinmodeller och tillförlitligheten av att förutsäga vissa rester i strukturen genomförts, vilket kallas för modellkvalitetsbedömning (MQA). Under de senaste åren har ett antal metoder utvecklats för att ta itu med denna fråga 4,5, och dessa metoder skulle i stort sett kunna delas in i tre kategorier: en modellmetoder, klusterbaserade (eller samförståndsbaserade) metoder och kvasi en modellmetoder. Metoder med en enda modell utvärderar modellens kvalitet med endast den inmatade modellen [6] [7] [8]. Tre konceptuella metoder används ofta i denna kategori: den fysiska modellen, den statistiska modellen och jämförelsen mellan de förutsedda egenskaperna och de faktiska egenskaperna som extraheras från modellen, såsom enhetligheten hos sekundära strukturer, lösningsmedelstillgängligheten, kontaktkartan, restmiljön och andra egenskaper. Många maskininlärning algoritmer har använts för att få en exakt uppskattning av modellens kvalitet från olika funktioner, såsom stöd vektor maskin 9, djupinlärning 10, slumpmässig skog 11 etc. Det grundläggande antagandet för de klusterbaserade metoderna är att de nära-nativa konformationerna har större chans att omprovtas av strukturförutsägelsemetoder än modellerna med låg kvalitet, så de konformationer som förutses med hög frekvens är mer benägna att vara korrekta än strukturella mönster som förekommer i endast ett fåtal modeller. De klusterbaserade metoderna använder ofta klusteralgoritm för att samla ihop en uppsättning lockbeten som genereras av strukturförutsägelseprogram för en viss målsekvens [12] [13] [14]. Tidigare studier har visat att klusterbaserade metoder i allmänhet överträffar en modell metoder när många modeller finns tillgängliga från flera olika strukturförutsägelsemetoder 15, 16, som också bekräftas av CASP (Kritisk bedömning av proteinstrukturförutsägelse) 4, 5, 17. På grund av det starka beroendet av modellens kvalitet kommer de klusterbaserade metoderna dock att
Dessa metoder väljer först några högkvalitativa strukturer som referenser och sedan jämföra resten av lockbeten med referensstrukturerna REF.
Sorting protein decoys by machine-learning-to-rank
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}