Перейти к основному содержанию
Библиотечно-издательский комплекс СФУ
Toggle navigation
Ресурсы
Библиотечный поиск
Каталог изданий университета
Университетские информационные ресурсы
Российские информационные ресурсы
Мировые информационные ресурсы
Периодические издания
Тематические путеводители
Книгообеспеченность учебного процесса
Приобретение литературы
Читателю
Регистрация читателей
Получение и возврат литературы
Межбиблиотечный абонемент
Тематические путеводители
Обучение работе с ресурсами
Доступная среда библиотеки
Детская развивающая площадка
Подарить книгу библиотеке
Автору
Правила издания рукописей
План выпуска изданий
Размещение публикаций в библиотеке, репозитории, РИНЦ
Проверка
журнала
Служба поддержки публикационной
активности
Учёт публикаций в АИС
«Прометей»
Услуги
Справочник услуг и сервисов БИК
Новая заявка на услугу
Бронирование помещений
Контакты
Адреса и режим работы
Контакты
Вопрос-Ответ
Отправить отзыв
Ещё
О Научной библиотеке
Об Издательстве
Дилерство «САБ ИРБИС»
Красноярский ИРБИС-клуб
Литературный клуб «Высокий берег»
Подкаст «Пища для ума»
Вакансии
Часто задаваемые вопросы
Мобильное приложение
Карта сайта и поиск по сайту
Онлайн-медиа Научной библиотеки
Личный кабинет
Главная
Ресурсы
Библиотечный поиск
Assessment of
predictions submitted
for the CASP7 domain
prediction category
Michael L. Tress
Jianlin Cheng
Pierre Baldi
2007 год
Assessment of predictions submitted for the CASP7 domain prediction category
статья из журнала
Страница публикации
Публикация в OpenAlex
Аннотация:
This paper details the assessment process and evaluation results for the Critical Assessment of Protein Structure Prediction (CASP7) domain prediction category. Domain predictions were assessed using the Normalized Domain Overlap score introduced in CASP6 and the accuracy of prediction of domain break points. The results of the analysis clearly demonstrate that the best methods are able to make consistently reliable predictions when the target has a structural template, although they are less good when the domain break occurs in a region not covered by a template. The conditions of the experiment meant that it was impossible to draw any conclusions about domain prediction for free modeling targets and it was also difficult to draw many distinctions between the best groups. Two thirds of the targets submitted were single domains and hence regarded as easy to predict. Even those targets defined as having multiple domains always had at least one domain with a similar template structure. Proteins 2007. © 2007 Wiley-Liss, Inc.
Год издания:
2007
Авторы:
Michael L. Tress
,
Jianlin Cheng
,
Pierre Baldi
,
Keehyoung Joo
,
Lee Jinwoo
,
Joo‐Hyun Seo
,
Jooyoung Lee
,
David Baker
,
Dylan Chivian
,
David E. Kim
,
Iakes Ezkurdia
Издательство:
Wiley
Источник:
Proteins Structure Function and Bioinformatics
Ключевые слова:
Protein Structure and Dynamics, Machine Learning in Bioinformatics, RNA modifications and cancer
Другие ссылки:
Proteins Structure Function and Bioinformatics
(HTML)
PubMed
(HTML)
Показать дополнительные сведения
DOI:
https://doi.org/10.1002/prot.21675
Открытый доступ:
closed
Том:
69
Выпуск:
S8
Страницы:
137–151