Indiziert in
- Datenbank für wissenschaftliche Zeitschriften
- Öffnen Sie das J-Tor
- Genamics JournalSeek
- JournalTOCs
- Forschungsbibel
- Ulrichs Zeitschriftenverzeichnis
- Elektronische Zeitschriftenbibliothek
- RefSeek
- Hamdard-Universität
- EBSCO AZ
- OCLC – WorldCat
- Gelehrtersteer
- SWB Online-Katalog
- Virtuelle Bibliothek für Biologie (vifabio)
- Publons
- MIAR
- Genfer Stiftung für medizinische Ausbildung und Forschung
- Euro-Pub
- Google Scholar
Nützliche Links
Teile diese Seite
Zeitschriftenflyer
Open-Access-Zeitschriften
- Allgemeine Wissenschaft
- Biochemie
- Bioinformatik und Systembiologie
- Chemie
- Genetik und Molekularbiologie
- Immunologie und Mikrobiologie
- Klinische Wissenschaften
- Krankenpflege und Gesundheitsfürsorge
- Landwirtschaft und Aquakultur
- Lebensmittel & Ernährung
- Maschinenbau
- Materialwissenschaften
- Medizinische Wissenschaften
- Neurowissenschaften und Psychologie
- Pharmazeutische Wissenschaften
- Umweltwissenschaften
- Veterinärwissenschaften
- Wirtschaft & Management
Abstrakt
Schnelle und zuverlässige Erforschung des PDB-Universums erfordert einen neuen Vorlagensuchalgorithmus
Sunil Nahata und Ashish Runthala
Die Vorhersage nahezu nativer Proteinstrukturen durch Template Based Modelling (TBM) ist seit mehreren Jahren ein wichtiges realistisches Ziel der Strukturbiologie. Die TBM-Algorithmen erfordern den besten Satz von Templates für eine Zielproteinsequenz, um diese maximal abzudecken und ihre korrekte Topologie zu konstruieren. Die Genauigkeit solcher Vorhersagealgorithmen leidet jedoch unter den algorithmischen und logischen Problemen unserer Template-Suchmaßnahmen, die nicht in der Lage sind, zuverlässige Strukturen für eine Zielsequenz schnell zu screenen. In dieser Studie verwenden wir den ausgewählten PDB95-Datensatz mit 41.967 Templates, um die CASP10-Zielmodelle T0752 vorherzusagen und die Effizienz der üblicherweise verwendeten Suchmaschinen PSI-BLAST und HHPred zu bewerten. Unsere Analyse stellt eine detaillierte Studie dar, um neue Perspektiven für die Verbesserung der Genauigkeit von TBM-Vorhersagemethoden zu eröffnen. Sie deckt Schwächen der gängigsten Template-Suchmaßnahmen auf und bietet somit kurz einen wichtigen Einblick in die Eigenschaften eines vorgesehenen Template-Suchalgorithmus, um die Notwendigkeit eines zuverlässigeren Template-Suchalgorithmus zu veranschaulichen.