Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
  Confidence-guided local structure prediction with HHfrag

Kalev, I., & Habeck, M. (2013). Confidence-guided local structure prediction with HHfrag. PLoS One, 8(10): e76512. doi:10.1371/journal.pone.0076512.

Item is

Basisdaten

einblenden: ausblenden:
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

einblenden:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Kalev, I1, Autor           
Habeck, M, Autor           
Affiliations:
1Department Protein Evolution, Max Planck Institute for Developmental Biology, Max Planck Society, ou_3375791              

Inhalt

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We present a method to assess the reliability of local structure prediction from sequence. We introduce a greedy algorithm for filtering and enrichment of dynamic fragment libraries, compiled with remote-homology detection methods such as HHfrag. After filtering false hits at each target position, we reduce the fragment library to a minimal set of representative fragments, which are guaranteed to have correct local structure in regions of detectable conservation. We demonstrate that the location of conserved motifs in a protein sequence can be predicted by examining the recurrence and structural homogeneity of detected fragments. The resulting confidence score correlates with the local RMSD of the representative fragments and allows us to predict torsion angles from sequence with better accuracy compared to existing machine learning methods.

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n):
 Datum: 2013-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1371/journal.pone.0076512
PMID: 24146881
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: PLoS One
  Kurztitel : PLoS One
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: San Francisco, CA : Public Library of Science
Seiten: 7 Band / Heft: 8 (10) Artikelnummer: e76512 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1932-6203
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/1000000000277850