Bakgrund: Proteinkvalitetsbedömning (QA) användbar för att rangordna och välja proteinmodeller har länge betraktats som en av de största utmaningarna för proteinet tertiär strukturförutsägelse. Särskilt, uppskatta kvaliteten på en enda proteinmodell, vilket är viktigt för att välja några bra modeller ur en stor modell pool som består av mestadels låg kvalitet modeller, är fortfarande ett i stort sett olöst problem. Vi introducerar en ny en modell kvalitetsbedömningsmetod DeepQA baserat på djup tro nätverk som använder ett antal utvalda funktioner som beskriver kvaliteten på en modell från olika perspektiv, såsom energi, fysik-kemiska egenskaper, och strukturell information. Det djupa trosnätverket är utbildat på flera stora dataset som består av modeller från Critical Assessment of Protein Structure Prediction (CASP) experiment, flera offentligt tillgängliga dataset, och modeller som genereras av vår interna ab initio metod. Våra experiment visar att deep tro nätverk har bättre prestanda jämfört med Support Vector Machines och Neural Networks på proteinmodellen kvalitetsbedömning problem, och vår metod DeepQA uppnår den senaste prestandan på CASP11 dataset. Det överträffade också två väletablerade metoder för att välja bra outlier modeller från en stor uppsättning modeller av mestadels låg kvalitet som genereras av ab initio modelleringsmetoder. DeepQA är ett användbart djupinlärningsverktyg för att bedöma proteinets enda modellkvalitet och förutsäga proteinstrukturen. Källkoden, körbar, dokument- och utbildnings-/testdatauppsättningar för DeepQA för Linux är fritt tillgänglig för icke-kommersiella användare på http://cactus.rnet.missouri.edu/DeepQA/.
Till exempel Cao et al. I REF föreslås djupQA, en enda modell lockbete urvalsmetod som använder energi, strukturella, och fysikalisk-kemiska egenskaper av en lockbete för kvalitetsförutsägelse.
DeepQA: improving the estimation of single protein model quality with deep belief networks
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}