Att förutsäga den globala kvaliteten och den lokala (restspecifika) kvaliteten på en enda proteinstrukturmodell är viktigt för att förutsäga och tillämpa proteinstrukturen. I detta arbete utvecklade vi ett djupt endimensionellt konvolutionellt neuralt nätverk (1DCNN) som förutsäger den absoluta lokala kvaliteten på en enda proteinmodell samt två 1DCNNs för att förutsäga både lokal och global kvalitet samtidigt genom en ny multi-task läranderam. Näten accepterar sekventiella och strukturella egenskaper (dvs. aminosyrasekvens, överenskommelse av sekundär struktur och lösningsmedel accessibilitet, restsjukdom egenskaper och Rosetta energier) av en proteinmodell av alla storlekar som indata för att förutsäga dess kvalitet, vilket skiljer sig från befintliga metoder med hjälp av ett fast antal handgjorda funktioner som ingång. Våra tre metoder (InteractQA-net, JointQA-net och LocalQA-net) utbildades på de strukturella modellerna av de enskilda proteinmålen för CASP8, 9, 10 och utvärderades på modellerna för CASP11 och CASP12 mål. Resultaten visar att våra metoder för djupinlärning är jämförbara med de senaste metoderna för kvalitetsbedömning. Vår studie visar också att kombinationen av lokala och globala kvalitetsprognoser tillsammans förbättrar den globala 2 kvalitetsprediktionsnoggrannheten. Källkoden och körbar för våra metoder finns på: https://github.com/multicom-toolbox/DeepCovQA Affiliations
Till exempel Hou et al. REF använder en djup endimensionell CNN (1DCNN) för att bygga en enda modell lockbete urvalsmetod.
Deep convolutional neural networks for predicting the quality of single protein structural models
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology']}