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J-GLOBAL ID：202202250746373248   整理番号：22A0696441

距離プロファイルとの接触によるde novo蛋白質構造予測【JST・京大機械翻訳】

De novo Protein Structure Prediction by Coupling Contact With Distance Profile

著者 (3件)： Peng Chun-Xiang (College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Zhou Xiao-Gen (Department of Computational Medicine and Bioinformatics, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA) ,  Zhang Gui-Jun (College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics  (IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics)
巻： 19  号： 1  ページ： 395-406  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1409A  ISSN： 1545-5963  CODEN： ITCBCY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： de novo蛋白質構造予測は,正確なエネルギー関数と効率的な立体配座サンプリング法の両方を必要とする挑戦的な問題である。本研究では,CoDiFoldと名付けたde novo構造予測法を提案した。CoDiFoldでは,接触と距離プロファイルが,エネルギー関数の精度を改善するために,Rosetta低解像度エネルギー関数に有機的に結合された。その結果,エネルギーと根平均二乗偏差(RMSD)の間の相関を改善した。加えて,集団ベースのマルチ突然変異戦略を,立体配座空間サンプリングの探索と開発のバランスをとるために設計した。提案したプロトコルによって生成されたモデルの平均RMSDは,RosettaおよびQUARKde novoプロトコルと比較して,43の蛋白質を有する試験セットにおいて,それぞれ49.24および45.21%減少した。結果はまた,提案したCoDiFoldによって予測された構造がCASP13の10FMターゲットに対する最先端の方法に匹敵することを示した。ソースコードと実行可能バージョンはhttp://github.com/iobio-zjut/CoDiFoldで自由に利用可能である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測技法 ,  関数 ,  立体配座 ,  *タンパク質 ,  突然変異 ,  モデル ,  プロトコル
準シソーラス用語： エネルギー関数 ,  ソースコード ,  構造予測 ,  *蛋白質構造予測 ,  空間サンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： プロファイル ,  蛋白質構造予測