机构名称：
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摘要：跨膜蛋白（TMP）是一类用于生物学和特性目的的必需蛋白质。尽管结构数量越来越多，但可用序列数量的差距仍然令人印象深刻。选择专用函数以在数百个中选择最可能/相关模型是TMP的特定问题。的确，大多数方法主要集中在球形蛋白上。我们开发了一种评估TMP结构模型质量的替代方法。hpmscore使用无监督的学习方法考虑了序列和局部结构信息，称为混合蛋白模型。该方法在非常不同的TMP all-α蛋白上进行了广泛的评估。产生了不同质量的结构模型，从好质量到不良质量。hpmscore在识别更多退化模型的良好比较模型方面的表现要好，而浓度为46.9％的良好比较模型对40.1％，两者都占13.0％的结果。当所使用的比对高于35％时，HPM是最好的52％，而36％的涂料（两者均为12％）。这些令人鼓舞的结果需要进一步改进，尤其是当序列身份低于35％以下时。增强区域将是进行更大的训练集进行培训。已经实施了专用的Web服务器并提供给科学社区。可以与从比较建模到深度学习方法产生的结构模型一起使用。
使用HPMScore
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