Learning the pattern-based CRF for prediction of a protein local structure

2022

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.31449/inf.v46i6.3787
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

We describe a pattern-based conditional random field model for the prediction of dihedral angles of an all-alpha protein from its primary structure. Such conditional random fields appear naturally in sequence labeling problems of bioinformatics and can be considered relative to the Hidden Markov Models. The learning of parameters of the model is done by the structural SVM technique. The accuracy that we achieved in predicting dihedral angles, φ and ψ, equals 22.8 and 48.3 degrees, respectively. The MDA score, defined as the percentage of residues that are found in correctly predicted eight-residue segments, attained 56.5%.