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prof - 二级结构和溶剂可及性预测因子

概要

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商品描述

二级结构是由神经网络系统预测的
螺旋、链和环三种状态的平均准确率 > 72% (Rost & Sander, PNAS,
1993、90、7558-7562； Rost & Sander, JMB, 1993, 232, 584-599; 和罗斯特和桑德，
蛋白质，1994, 19, 55-72； 准确性评估）。 在相同的数据集上进行评估，
PROFsec 的三态准确度比使用的方法高 XNUMX 个百分点
只有单个序列信息，并且比，高六个百分点，
例如，一种使用基于统计的对齐信息的方法（Levin、Pascarella、Argos 和
卡尼尔，Prot。 Engng., 6, 849-54, 1993)。 PHDsec 预测具有三个主要特征：

1. 通过多序列比对的进化信息提高准确性
2. 通过平衡的训练程序改进了 β 链预测
3. 使用多级系统更准确地预测二级结构段

溶剂可及性通过神经网络方法以相关性评级来预测
系数（实验观察到的和预测的相对溶剂之间的相关性
0.54 的可及性）在一组 238 种球状蛋白（Rost & Sander，
蛋白质，1994, 20, 216-226； 准确性评估）。 神经网络的输出
10 种相对可访问性状态的代码。 以差值的单位表示
同源建模预测（最佳方法）和随机预测（最坏方法）之间
方法），PROFacc 比可比的神经网络高出约 26 个百分点
使用三种输出状态（埋藏、中间、暴露）并且不使用来自
多重对齐。

整合膜蛋白中的跨膜螺旋是由神经系统预测的
网络。 网络系统的缺点是往往太长的螺旋
预料到的。 这些由经验过滤器切割。 最终预测（Rost 等人，
蛋白质科学, 1995, 4, 521-533; 准确性评估）具有预期的每个残差
准确率约95%。 假阳性的数量，即跨膜螺旋
在球状蛋白质中预测，约为 2%。 神经网络预测
跨膜螺旋 (PHDhtm) 通过类似动态规划的算法进行改进。 这个
方法导致对 89 个中 131% 的所有跨膜螺旋的正确预测
用于交叉验证测试的蛋白质； 超过 98% 的跨膜螺旋是
正确预测。 该方法的输出用于预测拓扑，即
N 项相对于膜的方向。 预期准确率
拓扑预测 > 86%。 真核生物的预测精度高于平均水平
蛋白质，低于原核生物的平均水平。 PHDtopology比所有的都准确
在相同数据集上测试的其他方法。

如果没有输出文件选项（如 --文件Rdb or --文件输出) 给出 RDB 格式
输出写入 ./输入文件名.prof 其中 'prof' 替换了扩展名
输入文件。 缺少扩展名 '.prof' 附加到输入文件名。

输出 格式
RDB 格式是自注释的，参见示例输出 /分享/profphd/prof/exa.

参考文献：

Rost, B. 和 Sander, C. (1994a)。 结合进化信息和神经网络
预测蛋白质二级结构。 蛋白质， 19（1），55 72。
Rost, B. 和 Sander, C. (1994b)。 溶剂可及性的保护和预测
蛋白质家族。 蛋白质， 20（3），216 26。
Rost, B.、Casadio, R.、Fariselli, P. 和 Sander, C. (1995)。 跨膜螺旋
预测准确率为 95%。 蛋白质科学， 4（3），521 33。

配置

查看每个关键字以获得更多帮助。 其中大部分很可能会被破坏。

替代连接模式（默认值 = 3）

3 预测 sec + acc + htm

acc 预测溶剂可及性，仅

阿里向“人类可读”的 PROF 输出文件添加对齐

拱
系统架构（例如：SGI64|SGI5|SGI32|SUNMP|ALPHA）

ASCII
编写“人类可读”的 PROF 输出文件

世界上最好的
具有最佳精度和最长运行时间的 PROF

都
预测二级结构和溶剂可及性

data
数据= 对于 HTML 输出：仅编写预测的那些部分

调试
保留大部分中间文件，打印调试信息

工作
工作目录，默认：来自 File::Temp::tempdir 的临时目录。 必须完全
合格的路径。

已知工作。

做评估
列表的 DO 评估（仅适用于已知结构和列表）

过滤Hssp
过滤输入的 HSSP 文件（不包括一些对）

文件
DO 过滤膜预测（默认）

误会
检查预测的膜螺旋强度（默认）

引用
做细化膜预测（默认）

桌面
DO 膜螺旋拓扑结构（默认）

数字信号处理系统
将 PROF 转换为 DSSP 格式

扩大
将输出转换为 MSF 格式时扩展插入

来迅速
具有最低精度和最高速度的 PROF

文件Casp
CASP 格式的 PROF 输出名称 (file.caspProf)

文件Dssp
DSSP 格式的 PROF 输出名称 (file.dsspProf)

文件HTML
HTML 格式的 PROF 输出名称 (file.htmlProf)

文件格式
MSF 格式的 PROF 输出名称 (file.msfProf)

文件NotHtm
标记未发现膜螺旋的文件名

文件输出
RDB 格式的 PROF 输出名称 (file.rdbProf)

已知工作。

档案
人类可读格式的 PROF 输出名称 (file.prof)

破碎。

文件数据库
RDB 格式的 PROF 输出名称 (file.rdbProf)

已知工作。

文件安全
SAF 格式的 PROF 输出名称 (file.safProf)

过滤
过滤输入的 HSSP 文件（不包括一些对）

非常好
PROF 精度高，速度适中

图形
将 ASCII 图形添加到“人类可读”的 PROF 输出文件中

htm 使用：'htm= ' 给出检测到的最小跨膜螺旋默认为 'htm=0'
(resp. htm=0.8) 数字越小，误报越多，误报越少！

html 参数
'hmtl' 或 'html= ' 编写预测 'html' 的 HTML 格式将导致
PROF 输出转换为 HTML 'html=body' 将 HTML 文件限制为
HTML_BODY 标记部分 'html=head' 将 HTML 文件限制为 HTML_HEADER 标记部分
'html=all' 给出 HEADER 和 BODY

保持转换
保持输入文件到HSSP格式的转换

keepFilter 参数
<*|doKeepFilter=1> 保留过滤后的 HSSP 文件

keepHssp 参数
<*|doKeepHssp=1> 保留中间 HSSP 文件

keepNetDb 参数
<*|doKeepNetDb=1> 保留中间 DbNet 文件

列表参数
<*|isList=1> 输入文件是文件列表

msf 将 PROF 转换为 MSF 格式

不错
给 'nice-D' 设置工作的好值（优先级）

没有教授头
不要将带有表的文件复制到本地目录中

没有搜索
doSearchFile=0 的缩写，即不搜索数据库文件

诺亚西
抑制写入 ASCII（即人类可读）结果文件

没有HTML
抑制编写 HTML 结果文件

诺尼斯
作业不会被处理，即不会以较低的优先级运行

不评价
即使已知结构，也不要检查准确性

非文件格式
不要过滤膜预测

不要错过
不要检查膜螺旋是否足够强

不是Htmref
不要细化膜预测

非顶
不要膜螺旋拓扑

nresPerLine阿里
用于 MSF 文件的字符数。 默认值：50。

最小数字
运行网络的最少残基数，否则 prd=symbolPrdShort。 默认值：9。

选择陪审团
将博士添加到陪审团。 默认值：`正常，使用PHD'。

许多其他参数更改此参数的默认值作为副作用，列表为
不全面：

phd, nophd, /^para(3|Both|Sec|Acc|Htm|CapH|CapE|CapHE)/, /^para?/, jct

para3
sec+acc+htm 的参数文件。 默认值：` /net/PROFboth_best.par'。

平行加速度
acc 的参数文件默认值：` /net/PROFacc_best.par'。

对偶
sec+acc 的参数文件。 默认值：` /net/PROFboth_best.par'。

准安全
秒的参数文件。 默认值：` /net/PROFsec_best.par'。

注册
子集 PROFacc 的最小可靠性指数 (RI)。 默认值：4。

里亚安全
子集 PROFsec 的最小可靠性指数 (RI)。 默认值：5。

里子符号
用 RI < riSubSec/Acc 预测的残基符号。 默认值：'.'。

跳过
问题、手册、提示、符号、txt、已知、完成、日期、日期、aa、Lhssp、numaa、
码

saf 将 PROF 转换为 SAF 格式

脚本添加帮助
目标
神经网络切换

脚本帮助文本
接受的输入文件格式：
hssp、dssp、msf、saf、fastamul、pirmul、fasta、pir、gcg、瑞士

丝网
list_of_files（或单个文件）parameter_file

名称
教授

scrNarg
2

sec 预测二级结构，仅

无声
没有信息写入屏幕 - 这是默认设置

跳过缺失
如果输入文件丢失，不要中止！

源文件
教授

test
只是一个测试（更快）

翻译作业标识参数值
字符串 'jobid' 被替换为 $par{jobid}

tst 程序运行速度快，精度低

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