これは、Ubuntu Online、Fedora Online、Windows オンライン エミュレーター、または MAC OS オンライン エミュレーターなどの複数の無料オンライン ワークステーションの XNUMX つを使用して、OnWorks 無料ホスティング プロバイダーで実行できるコマンド プロフです。
プログラム：
NAME
prof - 二次構造と溶媒へのアクセス可能性の予測ツール
SYNOPSIS
教授 [入力ファイル+] [オプション]
DESCRIPTION
二次構造はニューラル ネットワーク システムによって予測され、期待値で評価されます。
ヘリックス、ストランド、ループの 72 つの状態の平均精度 > XNUMX% (Rost & Sander、PNAS、
1993 、90、7558-7562; ロスト＆サンダー、JMB、1993、232、584-599。 そしてロスト＆サンダー、
タンパク質、1994、19、55-72; 精度の評価）。 同じデータセットで評価すると、
PROFsec は、次の方法よりも XNUMX 状態精度が XNUMX パーセントポイント高いと評価されています。
単一の配列情報のみであり、それよりも XNUMX パーセント以上高い、
例：統計に基づくアライメント情報を利用する方法（Levin、Pascarella、Argos、
ガルニエ、プロット。 Ｅｎｇｇ．、６、８４９−５４、１９９３）。 PHDsec 予測には 6 つの主な特徴があります。
1. 複数の配列アラインメントからの進化情報による精度の向上
2. バランスのとれたトレーニング手順によるベータストランド予測の改善
3. マルチレベルシステムによる二次構造セグメントのより正確な予測
溶媒へのアクセス可能性は、相関関係で評価されるニューラル ネットワーク手法によって予測されます。
係数 (実験的に観察された相対溶媒と予測された相対溶媒の間の相関)
アクセシビリティ) 0.54 個の球状タンパク質のセットで交差検証された 238 (Rost & Sander、
タンパク質、1994、20、216-226; 精度の評価）。 ニューラルネットワークの出力
相対的なアクセシビリティの 10 の状態を表すコード。 差の単位で表す
相同性モデリングによる予測 (最良の方法) とランダムな予測 (最悪の方法) の間
メソッド）、PROFacc は同等のニューラル ネットワークよりも約 26 パーセント優れています
XNUMX つの出力状態 (埋め込み、中間、露出) を使用し、からの情報は使用しません。
複数のアライメント。
膜内在性タンパク質の膜貫通ヘリックスは神経系によって予測される
ネットワーク。 ネットワーク システムの欠点は、らせんが長すぎることが多いことです。
予測した。 これらは経験的なフィルターによってカットされます。 最終的な予測 (Rost et al.,
タンパク質科学、1995、4、521-533; 精度の評価) には残基ごとに予想される値があります
精度は約95％。 偽陽性、つまり膜貫通ヘリックスの数
球状タンパク質では約 2% であると予測されます。 ニューラルネットワークによる予測は、
膜貫通ヘリックス (PHDhtm) は、動的プログラミングのようなアルゴリズムによって洗練されます。 これ
この方法では、89 個の膜貫通ヘリックスの 131% について、すべての膜貫通ヘリックスが正しく予測されました。
交差検証テストで使用されるタンパク質。 膜貫通ヘリックスの 98% 以上が
正しく予測されました。 このメソッドの出力は、トポロジを予測するために使用されます。
膜に対する N 末端の方向。 期待される精度
トポロジ予測は 86% 以上です。 予測精度は真核生物の平均よりも高い
タンパク質が多く、原核生物の平均よりも低い。 PHD トポロジーは他のどのトポロジーよりも正確です
他の方法は同一のデータセットでテストされました。
出力ファイル オプションがない場合 (例: --fileRdb or --fileOut) フォーマットされた RDB が与えられます。
出力が書き込まれる ./入力ファイル名.prof ここで、「prof」は拡張子を置き換えます。
入力ファイル。 拡張子がない場合は、入力ファイル名に「.prof」が追加されます。
出力 形式でアーカイブしたプロジェクトを保存します．
RDB 形式は自己アノテーションを付けます。次の出力例を参照してください。 /共有/profphd/prof/exa.
参考文献
ロスト、B. およびサンダー、C. (1994a)。 進化情報とニューラルネットワークを組み合わせて、
タンパク質の二次構造を予測します。 タンパク質、 19（1）、55-72。
ロスト、B. およびサンダー、C. (1994b)。 溶媒へのアクセス性の保存と予測
プロテインファミリー。 タンパク質、 20（3）、216-26。
Rost, B.、Casadio, R.、Fariselli, P.、および Sander, C. (1995)。 膜貫通ヘリックス
95% の精度で予測されます。 タンパク質科学、 4（3）、521-33。
OPTIONS
詳細については、各キーワードを参照してください。 これらのほとんどは壊れている可能性があります。
代替接続パターン (デフォルト = 3)
3 予測秒 + acc + htm
acc は溶媒のアクセス可能性を予測します、のみ
ali は「人間が読める」PROF 出力ファイルにアライメントを追加します
アーチ
システム アーキテクチャ (例: SGI64|SGI5|SGI32|SUNMP|ALPHA)
アスキー
「人間が判読できる」PROF 出力ファイルを書き込みます
最良
最高の精度と最長の実行時間を備えた PROF
両言語で
二次構造と溶媒のアクセス可能性を予測する
データ
データ= HTML 出力の場合: 予測の該当部分のみが書き込まれます
debug
ほとんどの中間ファイルを保持し、デバッグ メッセージを出力します
ディレクトリワーク
作業ディレクトリ、デフォルト: File::Temp::tempdir の一時ディレクトリ。 完全でなければなりません
修飾されたパス。
機能することが知られています。
doEval
リストの DO 評価 (既知の構造およびリストのみ)
doFilterHssp
入力HSSPファイルをフィルタリングします(一部のペアを除く)
doHtmfil
DO 膜予測をフィルタリングします (デフォルト)
絶対にやめてください
予測される膜ヘリックスの強度を確認します (デフォルト)
doHtmref
膜予測を改良します (デフォルト)
ドゥームトップ
DO 膜ヘリックス トポロジ (デフォルト)
DSSP
PROF を DSSP 形式に変換する
拡張
出力を MSF 形式に変換する際の拡張挿入
速いです
精度は最低、速度は最高の PROF
ファイルキャスプ
CASP 形式の PROF 出力の名前 (file.caspProf)
ファイルDssp
DSSP 形式の PROF 出力の名前 (file.dsspProf)
ファイルHtml
HTML 形式で出力される PROF の名前 (file.htmlProf)
ファイル名
MSF 形式の PROF 出力の名前 (file.msfProf)
fileNotHtm
膜ヘリックスが見つからなかったことを示すファイルの名前
ファイルアウト
RDB形式で出力されるPROFの名前(file.rdbProf)
機能することが知られています。
ファイル プロファイル
人間が判読できる形式の PROF 出力の名前 (file.prof)
壊れた。
ファイルRdb
RDB形式で出力されるPROFの名前(file.rdbProf)
機能することが知られています。
ファイルセーフ
SAF 形式の PROF 出力の名前 (file.safProf)
filter
入力HSSPファイルをフィルタリングします(一部のペアを除く)
良い
優れた精度と適度な速度を備えた PROF
グラフ
「人間が判読できる」PROF 出力ファイルに ASCII グラフを追加します
htm を使用: 'htm= ' 検出された最小膜貫通ヘリックスを示します。デフォルトは 'htm=0' です
(それぞれ htm=0.8) 数値が小さいほど偽陽性が多く、偽陰性が少なくなります。
html引数
「hmtl」または「html=」 ' 予測の HTML 形式を書き込みます 'html' の結果は次のようになります
PROF 出力が HTML に変換されること 'html=body' は、HTML ファイルを
HTML_BODY タグ部分「html=head」は、HTML ファイルを HTML_HEADER タグ部分に制限します
「html=all」は HEADER と BODY の両方を指定します
keepConv
入力ファイルの HSSP 形式への変換を維持する
keepFilter 引数
<*|doKeepFilter=1> フィルタリングされた HSSP ファイルを保持します
keepHssp 引数
<*|doKeepHssp=1> 中間 HSSP ファイルを保持します
keepNetDb 引数
<*|doKeepNetDb=1> 中間 DbNet ファイルを保持します。
リスト引数
<*|isList=1> 入力ファイルはファイルのリストです
msf PROF を MSF 形式に変換します
nice
'nice-D' を与えてジョブの nice 値 (優先度) を設定します
いいえProfHead
テーブルを含むファイルをローカルディレクトリにコピーしないでください
検索なし
doSearchFile=0 の略、つまり DB ファイルの検索なし
ノアシイ
ASCII (つまり人間が判読できる) 結果ファイルの書き込みを抑制します
nohtml
HTML 結果ファイルの書き込みを抑制する
ナイス
ジョブは適切に処理されません。つまり、低い優先度で実行されません。
notEval
構造がわかっている場合でも精度をチェックしないでください
notHtmfil
膜予測をフィルタリングしないでください
だめだ
膜のヘリックスが十分に強いかどうかを確認しない
notHtmref
膜予測を改良しないでください
ないHtmtop
膜ヘリックストポロジーは使用しないでください
nresPerLineAli
MSF ファイルに使用される文字数。 デフォルト: 50。
最小数値
ネットワークを実行するための最小残基数、それ以外の場合は prd=symbolPrdShort。 デフォルト: 9。
optjury
PHDを陪審員に加えます。 デフォルト: 「通常、PHD を使用」。
他の多くのパラメータは、副作用としてこのパラメータのデフォルトを変更します。リストは次のとおりです。
包括的ではありません:
phd、nophd、/^para(3|両方|秒|Acc|Htm|CapH|CapE|CapHE)/、/^para?/、jct
para3
sec+acc+htmのパラメータファイル。 デフォルト: ` /net/PROFboth_best.par」。
パラAcc
acc用パラメータファイルデフォルト: ` /net/PROFacc_best.par」。
パラ両方
sec+accのパラメータファイル。 デフォルト: ` /net/PROFboth_best.par」。
パラセック
秒用パラメータファイルデフォルト: ` /net/PROFsec_best.par」。
riSubAcc
サブセット PROFacc の最小信頼性指数 (RI)。 デフォルト: 4。
リサブセック
サブセット PROFsec の最小信頼性指数 (RI)。 デフォルト: 5。
リサブシム
RI < riSubSec/Acc で予測される残基の記号。 デフォルト: `.'。
スキップ
問題、マニュアル、ヒント、表記、txt、既知、完了、日付、日付、aa、Lhssp、umaa、
コード
saf PROF を SAF 形式に変換します
scrAddヘルプ
scrゴール
ニューラルネットワークスイッチング
scrヘルプテキスト
受け入れられる入力ファイル形式:
hssp、dssp、msf、saf、ファスタムル、ピルムル、ファスタ、pir、gcg、スイス
スクリン
list_of_files (または単一ファイル) パラメータファイル
scrName
教授
scrナーグ
2
秒は二次構造のみを予測します
サイレント
情報は画面に書き込まれません - これがデフォルトです
スキップ欠落
入力ファイルが見つからない場合でも中止しないでください。
ソースファイル
教授
test
これは単なるテストです (高速です)
パラメータ値のジョブ ID を変換する
文字列「jobid」は $par{jobid} に置換されます
tst クイック実行プログラム、低精度
user
user name
- バージョン
印刷版
onworks.net サービスを使用してオンラインで prof を使用する
