Jpred - Jpred
tento článek poskytuje nedostatečný kontext pro ty, kteří danému tématu nejsou obeznámeni.Květen 2018) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony) ( |
Jpred v.4 je nejnovější verze souboru JPred Protein Server pro predikci sekundární struktury[1] který poskytuje předpovědi pomocí algoritmu JNet, jedné z nejpřesnějších metod pro predikci sekundární struktury,[2] která existuje od roku 1998 v různých verzích.[3]
Navíc sekundární struktura bílkovin JPred také předpovídá dostupnost rozpouštědla a svinutá cívka regionech. Služba JPred provozuje až 134 000 pracovních míst za měsíc a provedla celkem více než 2 miliony předpovědí pro uživatele ve 179 zemích.[4]
JPred 2
Statické stránky HTML JPred 2 jsou stále k dispozici pro referenci.[5]
JPred 3
JPred v3[6] navazuje na předchozí verze JPred vyvinuté a udržované James Cuff a Jonathan Barber (viz JPred Reference[7]). Toto vydání přidalo nové funkce a opravilo mnoho chyb. Mezi nejdůležitější patří:
- Nové, přívětivější uživatelské rozhraní
- Přeškolená a optimalizovaná verze Jnet (v2) - průměrná přesnost predikce sekundární struktury> 81%
- Hromadné odesílání úloh
- Lepší kontrola chyb vstupních sekvencí / zarovnání
- Předpovědi nyní (volitelně) vráceny prostřednictvím e-mailu
- Uživatelé mohou pro každý příspěvek zadat vlastní název dotazu
- JPred nyní dělá předpověď, i když žádné neexistují PSI-BLAST hity na dotaz
- Výstup PS / PDF nyní obsahuje všechny předpovědi
JPred 4
Aktuální verze JPred (v4) obsahuje následující vylepšení a aktualizace:
- Přeškolení na nejnovější UniRef90 a SCOPe / ASTRAL verze Jnet (v2.3.1) - střední přesnost predikce sekundární struktury> 82%.[2]
- Vylepšili jsme webový server na nejnovější technologie (rámec Bootstrap, JavaScript) a aktualizovali jsme webové stránky - zlepšením designu a použitelnosti implementací responzivních technologií.
- Přidáno RESTful API a skripty hromadného odesílání a načítání výsledků - což má za následek špičkovou propustnost nad 20 000 předpovědí denně.[8]
- Přidány nástroje pro sledování predikčních úloh.[9]
- Vylepšené hlášení výsledků - jak na webu, tak prostřednictvím volitelných e-mailových souhrnných zpráv: vylepšené dávkové odesílání, přidaný náhled souhrnu výsledků prostřednictvím Jalview shrnutí vizualizace výsledků v SVG a přidání úplného vícenásobného zarovnání sekvence do sestav.
- Vylepšené stránky nápovědy, začlenění tipů k nástrojům a přidání jednostránkových podrobných návodů.[10]
Zbytky sekvence jsou kategorizovány nebo přiřazeny k jednomu z prvků sekundární struktury, jako je například alfa-šroubovice, beta-list a svinutá cívka.
Jnet používá dva neuronové sítě pro jeho předpověď. První síť je napájena okénkem 17 zbytků nad každým aminokyselina v zarovnání plus konzervační číslo. Používá skrytou vrstvu devíti uzlů a má tři výstupní uzly, jeden pro každý prvek sekundární struktury. Druhá síť je napájena oknem 19 zbytků (výsledek první sítě) plus číslo zachování. Má skrytou vrstvu s devíti uzly a má tři výstupní uzly.[11]
Viz také
Reference
- ^ „JPred4: Server pro predikci sekundární struktury proteinů“. Citováno 16. července 2015.
- ^ A b Drozdetskiy, Alexey; Cole, Chris; Procter, James; Barton, Geoffrey (16. dubna 2015). „JPred4: server pro predikci sekundární struktury proteinů“. Výzkum nukleových kyselin. 43: W389 – W394. doi:10.1093 / nar / gkv332. PMC 4489285. PMID 25883141.
- ^ „JPred old news“. 25. října 1998. Citováno 16. července 2015.
- ^ „Statistika JPred4“. Citováno 16. července 2015.
- ^ „JPred2: legacy“. Citováno 16. července 2015.
- ^ „JPred3: previous version of JPred“. Citováno 16. července 2015.
- ^ „Reference JPred4“. Citováno 16. července 2015.
- ^ „JPred4 RESTful API“. Citováno 16. července 2015.
- ^ „Monitorovací nástroje JPred4“. Citováno 16. července 2015.
- ^ „Nápověda a výukové programy JPred4“. Citováno 16. července 2015.
- ^ Manžeta, JA; Barton, GJ (srpen 2000). "Aplikace více profilů zarovnání sekvencí ke zlepšení predikce sekundární struktury proteinu". Proteiny. 40 (3): 502–11. doi:10.1002 / 1097-0134 (20000815) 40: 3 <502 :: aid-prot170> 3.0.co; 2-q. PMID 10861942.