蛋白质二级结构预测方法的评价

摘要：

蛋白质结构预测是后基因组时代的一项重要任务,蛋白质二级结构预测是蛋白质结构预测的关键步骤.现在一般认为,如果蛋白质二级结构的预测准确率达到80%的话,就可以基本准确地预测一个蛋白质分子的三维空间结构.目前蛋白质二级结构预测的方法不断涌现,提供二级结构预测的网站也逐渐增多.为给广大研究工作者在选择使用这些预测方法时提供一种参考,文章采用统一的标准对10种比较重要而且有效的方法进行测试,并在此基础上做出评价和分析,这10种方法是:GOR Ⅰ、PROF、GORⅣ、NNPREDICT、PHDsec、SSpro v 2.0、PSIPRED、PREDATOR、SOPMA和APSSP2.比较结果显示:APSSP2、SSpro v 2.0和PSIPRED方法的预测效果较好,可以作为使用时的首选方案,其中尤其以APSSP2方法的预测效果最佳.

关键词：蛋白质二级结构预测、神经网络、CASP、EVA

所属期刊栏目：20

分类号：Q71(生物大分子的结构和功能)

资助基金：国家自然科学基金90103033

在线出版日期：2004-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：735-740