WikiDer > CASP

CASP
Наложены целевая структура (ленты) и 354 прогноза на основе шаблонов (серые скелеты Calpha); из CASP8

Критическая оценка предсказания структуры белка, или же CASP, это всемирный эксперимент по предсказание структуры белка проводится каждые два года с 1994 года.[1] CASP предоставляет исследовательским группам возможность объективно протестировать свои методы прогнозирования структуры и предоставляет независимую оценку состояния дел в области моделирования структуры белков исследовательскому сообществу и пользователям программного обеспечения. Несмотря на то, что основная цель CASP - помочь продвинуть методы идентификации белок трехмерная структура из его аминокислотной последовательности, многие рассматривают эксперимент больше как «чемпионат мира» в этой области науки. Более 100 исследовательских групп со всего мира участвуют в CASP на регулярной основе, и нередко целые группы приостанавливают другие исследования на месяцы, пока они сосредоточиваются на подготовке своих серверов к эксперименту и выполнении подробных прогнозов.

Выбор целевых белков

Чтобы гарантировать, что ни один предсказатель не может иметь предварительную информацию о структуре белка, которая дала бы ему / ей преимущество, важно, чтобы эксперимент проводился двойным слепым методом: ни предсказатели, ни организаторы и эксперты не знают структуры целевых белков в то время, когда делаются прогнозы. Цели для прогнозирования структуры - это либо конструкции, которые скоро будут решены Рентгеновская кристаллография или ЯМР-спектроскопия, или структуры, которые были только что решены (в основном, одним из центры структурной геномики) и удерживаются Банк данных белков. Если выясняется, что данная последовательность связана общим происхождением с последовательностью белка известной структуры (называемой матрицей), сравнительное моделирование белков может использоваться для прогнозирования третичная структура. Шаблоны можно найти с помощью выравнивание последовательностей методы (например, ВЗРЫВ или же HHsearch) или же белковая нить методы, которые лучше подходят для поиска удаленно связанных шаблонов. Иначе, de novo предсказание структуры белка необходимо применять (например, Rosetta), что гораздо менее надежно, но иногда может давать модели с правильной складкой (обычно для белков с содержанием менее 100–150 аминокислот). По-настоящему новые складки становятся довольно редкими среди целей,[2][3] делая эту категорию меньше желаемой.

Оценка

Основной метод оценки[4] сравнение прогнозируемой модели α-углерод позиции с таковыми в целевой структуре. Сравнение отображается наглядно по кумулятивным графикам расстояний между парами эквивалентов. α-углерод в совмещении модели и конструкции, как показано на рисунке (идеальная модель будет оставаться на нуле на всем протяжении), и ей присваивается числовая оценка GDT-TS (Глобальный тест на расстояние - общий балл) описание процента хорошо смоделированных остатков в модели по отношению к цели.[5] Бесплатное моделирование (без шаблонов или de novo) также оценивается экспертами визуально, так как числовые оценки не работают также для обнаружения общих сходств в самых сложных случаях.[6] Прогнозы на основе шаблонов с высокой точностью оценивались в CASP7 по тому, работают ли они для фазирования молекулярного замещения целевой кристаллической структуры.[7] с успехами, продолженными позже,[8] и по полной модели (не только α-углерод) качество модели и полное соответствие модели цели в CASP8.[9]

Оценка результатов проводится по следующим категориям прогнозов:

Категория прогнозирования третичной структуры была далее подразделена на

  • моделирование гомологии
  • распознавание складок (также называемое белковая нить; Обратите внимание, это неверно, поскольку многопоточность - это метод)
  • de novo предсказание структуры, теперь называемое «новой складкой», поскольку многие методы применяют функции оценки или скоринга, которые зависят от знания структур нативных белков, таких как искусственная нейронная сеть.

Начиная с CASP7, категории были переопределены, чтобы отразить развитие методов. Категория «Моделирование на основе шаблонов» включает все предыдущие модели сравнительного моделирования, модели на основе гомологичных складок и некоторые модели на основе аналогичных складок. Категория «моделирование без шаблонов» (FM) включает модели белков с ранее невиданными складками и модели на основе жестких аналогичных складок. Из-за ограниченного количества целей без шаблонов (а они встречаются довольно редко) в 2011 году был введен так называемый CASP ROLL. Этот непрерывный (непрерывный) эксперимент CASP направлен на более тщательную оценку методов прогнозирования без шаблонов путем оценки большего количества целей за пределами обычного сезона прогнозирования CASP. В отличие от LiveBench и EVA, этот эксперимент выполнен в духе слепого предсказания CASP, то есть все предсказания делаются на еще неизвестных структурах.[10]

Результаты CASP публикуются в специальных выпусках научного журнала. Белки, все они доступны через веб-сайт CASP.[11] Лидовая статья в каждом из этих приложений описывает специфику эксперимента.[12][13]в то время как заключительная статья оценивает прогресс в этой области.[14][15]

CASP13

В декабре 2018 года CASP13 попал в заголовки газет, когда его выиграли AlphaFold, искусственный интеллект программа создана DeepMind.[16]

CASP14

В ноябре 2020 года улучшенная версия 2 AlphaFold выиграл CASP14,[17][18] с результатом почти 90 баллов по 100-балльной шкале точности прогнозов.[19]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Moult, J .; и другие. (1995). «Масштабный эксперимент по оценке методов предсказания структуры белка». Белки. 23 (3): ii – iv. Дои:10.1002 / prot.340230303. PMID 8710822. S2CID 11216440.
  2. ^ Tress, M .; и другие. (2009). «Определение и классификация целевого домена в CASP8». Белки. 77 (Дополнение 9): 10–17. Дои:10.1002 / prot.22497. ЧВК 2805415. PMID 19603487.
  3. ^ Чжан И, Сколник Дж (2005). «Проблема предсказания структуры белка может быть решена с использованием текущей библиотеки PDB». Proc Natl Acad Sci USA. 102 (4): 1029–1034. Bibcode:2005PNAS..102.1029Z. Дои:10.1073 / pnas.0407152101. ЧВК 545829. PMID 15653774.
  4. ^ Cozzetto, D .; и другие. (2009). «Оценка шаблонных моделей в CASP8 со стандартными мерами». Белки. 77 (Дополнение 9): 18–28. Дои:10.1002 / prot.22561. ЧВК 4589151. PMID 19731382.
  5. ^ Земля А (2003). «LGA: метод нахождения трехмерного сходства в белковых структурах». Исследования нуклеиновых кислот. 31 (13): 3370–3374. Дои:10.1093 / нар / gkg571. ЧВК 168977. PMID 12824330.
  6. ^ Бен-Давид, М .; и другие. (2009). «Оценка предсказаний структуры CASP8 для целей без шаблонов». Белки. 77 (Дополнение 9): 50–65. Дои:10.1002 / prot.22591. PMID 19774550. S2CID 16517118.
  7. ^ Читать, R.J .; Чавали, Г. (2007). «Оценка прогнозов CASP7 в категории высокоточного моделирования на основе шаблонов». Белки: структура, функции и биоинформатика. 69 (Дополнение 8): 27–37. Дои:10.1002 / prot.21662. PMID 17894351. S2CID 33172629.
  8. ^ Qian, B .; и другие. (2007). «Предсказание структуры высокого разрешения и проблема кристаллографической фазы». Природа. 450 (7167): 259–264. Bibcode:2007Натура.450..259Q. Дои:10.1038 / природа06249. ЧВК 2504711. PMID 17934447.
  9. ^ Keedy, D.A .; Уильямс, CJ; Headd, JJ; Арендалл, ВБ; Чен, В.Б .; Капрал, ГДж; Гиллеспи, РА; Блок, JN; Земля, А; Ричардсон, округ Колумбия; Ричардсон, Дж. С. (2009). «Остальные 90% белка: оценка за пределами α-углерода для высокоточных моделей на основе шаблона CASP8». Белки. 77 (Дополнение 9): 29–49. Дои:10.1002 / prot.22551. ЧВК 2877634. PMID 19731372.
  10. ^ Крыштафович А; Монастырский, Б; Фиделис, К. (2014). «Инфраструктура центра прогнозирования CASP и меры оценки в CASP10 и CASP ROLL». Белки: структура, функции и биоинформатика. 82 Дополнение 2: 7–13. Дои:10.1002 / prot.24399. ЧВК 4396618. PMID 24038551.
  11. ^ "Протоколы CASP".
  12. ^ Moult, J .; и другие. (2007). «Критическая оценка методов предсказания структуры белков - VII раунд». Белки. 69 (Дополнение 8): 3–9. Дои:10.1002 / prot.21767. ЧВК 2653632. PMID 17918729.
  13. ^ Moult, J .; и другие. (2009). «Критическая оценка методов предсказания структуры белков - VIII раунд». Белки. 77 (Дополнение 9): 1–4. Дои:10.1002 / prot.22589. PMID 19774620. S2CID 9704851.
  14. ^ Крыштафович, А .; и другие. (2007). «Прогресс от CASP6 к CASP7». Белки: структура, функции и биоинформатика. 69 (Дополнение 8): 194–207. Дои:10.1002 / prot.21769. PMID 17918728. S2CID 40200832.
  15. ^ Крыштафович, А .; и другие. (2009). «Результаты CASP8 в контексте предыдущих экспериментов». Белки. 77 (Дополнение 9): 217–228. Дои:10.1002 / prot.22562. ЧВК 5479686. PMID 19722266.
  16. ^ Образец, Ян (2 декабря 2018 г.). «DeepMind от Google предсказывает трехмерные формы белков». Хранитель. Получено 19 июля 2019.
  17. ^ «AlphaFold: решение грандиозной задачи в области биологии, возникшей 50 лет назад». Deepmind. Получено 30 ноября 2020.
  18. ^ «ИИ DeepMind по сворачиванию белков решил грандиозную биологическую задачу 50-летней давности». Обзор технологий MIT. Получено 30 ноября 2020.
  19. ^ «Это изменит все»: ИИ DeepMind делает гигантский скачок в решении белковых структур.

внешняя ссылка

Рейтинг результатов

Автоматическая оценка для CASP13 (2018)

Автоматизированные оценки для CASP12 (2016)

Автоматическая оценка для CASP11 (2014 г.)

Автоматическая оценка для CASP10 (2012 г.)

Автоматизированные оценки для CASP9 (2010)

Автоматические оценки для CASP8 (2008)

Автоматическая оценка для CASP7 (2006 г.)