Computational Protein Design with Deep Learning Neural Networks
Introduction
Results
Networks architecture, input, and training
Overall and amino acid specific accuracy
Indentity cutoff
|
N=10
|
N=15
|
N=20
|
N=25
|
N=30
|
30%
|
0.329
$$(0.001)^*$$
|
0.340
$$\mathbf{(0.005)} $$
|
0.333
$$(0.009)$$
|
0.331
$$(0.006)$$
|
0.321
$$(0.015)$$
|
50%
|
0.353
$$(0.003) $$
|
0.364
$$\mathbf{(0.005)} $$
|
0.358
$$(0.005) $$
|
0.359
$$(0.006) $$
|
0.342
$$(0.007) $$
|
90%
|
0.367
$$(0.001) $$
|
0.383
$$\mathbf{(0.004)} $$
|
0.382
$$(0.006) $$
|
0.379
$$(0.007) $$
|
0.352
$$(0.013) $$
|
Protein
|
No-restrain*
|
Top 1
|
Top 3*
|
Top 5*
|
Top 10*
|
2B8I
|
$$0.276 \pm 0.033 $$
|
0.337
|
$$0.306 \pm 0.017$$
(0.558)
|
$$\mathbf{0.354 \pm 0.021} $$
(0.688)
|
$$0.293 \pm 0.037 $$
(0.883)
|
1HOE
|
$$0.408 \pm 0.026 $$
|
0.338
|
$$\mathbf {0.473 \pm 0.018} $$
(0.635)
|
$$0.441 \pm 0.018 $$
(0.689)
|
$$0.416 \pm 0.028 $$
(0.851)
|
2IGD
|
$$0.409 \pm 0.034$$
|
0.475
|
$$0.473 \pm 0.023 $$
(0.705)
|
$$0.401 \pm 0.028 $$
(0.754)
|
$$0.408 \pm 0.032 $$
(0.967)
|
PS
- 特征包括基本的几何和结构属性的残留,如Cα-Cα距离,主干二面体φ,ψ,ω的$$cos$$和$$sin$$的值,通过一个中心$$C_{\alpha} $$残基到领域$$C_{\alpha}$$残基的单位向量确定相邻残基和目标残基的相对位置,三种二级结构(螺旋、片状和环状),主链骨架氢键的数量,和溶剂访问骨干原子的表面积。
- 召回是正确预测(恢复)的原生残基的百分比,精度是正确预测的百分比。
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