개별 최적화된 단백질 에너지
Discrete optimized protein energyDOP 또는 이산 최적화 단백질 [1]에너지는 단백질 구조 예측에서 호몰로지 모델을 평가하는 데 사용되는 통계적 잠재력이다.DOP는 샘플 네이티브 구조에 의존하는 반지름과 균질한 구체의 비상호작용 원자에 대응하는 개량된 기준 상태에 기초하고 있다.따라서 DOP는 네이티브 구조의 유한하고 구형 형상을 설명한다.인기 있는 호몰로지 모델링 프로그램 MODELLER에 구현되어 공간 구속의 만족으로 호몰로지 모델을 생산하는 MODELLER에 의해 많은 반복을 통해 생성된 단백질 모델의 에너지를 평가하는 데 사용됩니다.최소 molpdfs를 반환하는 모델은 가장 가능성이 높은 구조로 선택할 수 있으며 DOP 점수로 평가하는 데 추가로 사용할 수 있습니다.MODELLER 소프트웨어의 현재 버전과 마찬가지로 DOP는 Python에서 구현되며 MODELLER 환경에서 실행됩니다.DOP 방법은 일반적으로 구조 모델 전체의 품질을 평가하기 위해 사용됩니다.또한 DOP는 입력 모델에 대한 잔차별 에너지 프로파일을 생성할 수 있으므로 사용자가 구조 모델에서 문제 영역을 발견할 수 있다.
레퍼런스
- ^ Shen, Min-yi; Sali, Andrej (2006-11-01). "Statistical potential for assessment and prediction of protein structures". Protein Science. 15 (11): 2507–2524. doi:10.1110/ps.062416606. ISSN 1469-896X. PMC 2242414. PMID 17075131.
외부 링크
