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TM-align: a protein structure alignment algorithm based on the TM-score
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OA
AI
DOI：10.1093/nar/gki524.png)
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摘要
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我们开发了tm-align，这是一种新算法，用于识别蛋白质对之间的最佳结构比对，该算法结合了tm-score旋转矩阵和动态编程 (DP)。该算法比CE快4倍，比DALI和SAL快20倍。平均而言，所得到的结构比对具有比这些最常用的方法所提供的更高的准确性和覆盖率。将tm-align应用于来自蛋白质数据库 (PDB) 的10个515的代表性蛋白质链的全对全结构比较，其中序列同一性截止值 <95%: 当使用0.5的TM得分阈值时，发现1996个不同的折叠。我们还使用tm-align来匹配TASSER预测的模型，以解决PDB中的非同源蛋白。对于折叠和错误折叠的模型，tm-align几乎总能找到接近的结构类似物，平均均方根偏差RMSD为3埃，对齐覆盖率87%。然而，预测结构的正确性与模型与PDB中其他蛋白质的结构相似性之间存在显着相关性。这种相关性可用于帮助盲蛋白质结构预测中的模型选择。
Keyword:
STRUCTURE PREDICTION
SECONDARY STRUCTURE
GENOMIC SCALE
SEQUENCE
CLASSIFICATION
RESOLUTION
BENCHMARK
DISTANCE
DOMAIN
CASP5
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
