基于特征概率密度函数的蛋白质单模型质量评估

蛋白质质量评估（QA）在蛋白质结构预测中发挥着重要作用。我们开发了一种新颖的单模型质量评估方法——Qprob。Qprob 针对蛋白质结构模型的真实质量分数（即 GDT-TS 分数）计算各蛋白质特征值绝对误差，并利用它们估计其概率密度分布以进行质量评估。Qprob 已在第 11 次蛋白质结构预测技术关键评估（CASP11）上作为 MULTICOM-NOVEL 服务器进行了盲测。CASP 官方结果显示 Qprob 位列顶尖单模型 QA 方法之一。此外，Qprob 对我们的蛋白质三级结构预测器 MULTICOM 作出了贡献，该预测器官方排名第 3（共 143 个预测器）。良好的性能表明 Qprob 擅长评估困难靶标的模型质量。这些结果证明这种新的基于概率密度分布的方法对于蛋白质单模型质量评估是有效的，并且对蛋白质结构预测有用。Qprob 的网页服务器和软件包可在 http://calla.rnet.missouri.edu/qprob/ 获取。