Reoptimized UNRES potential for protein model quality assessment

Eshel Faraggi , Paweł Krupa , Magdalena Mozolewska , Józef Adam Liwo , Andrzej Kloczkowski

Abstract

Ranking protein structure models is an elusive problem in bioinformatics. These models are evaluated on both the degree of similarity to the native structure and the folding pathway. Here, we simulated the use of the coarse-grained UNited RESidue (UNRES) force field as a tool to choose the best protein structure models for a given protein sequence among a pool of candidate models, using server data from the CASP11 experiment. Because the original UNRES was optimized for Molecular Dynamics simulations, we reoptimized UNRES using a deep feed-forward neural network, and we show that introducing additional descriptive features can produce better results. Overall, we found that the reoptimized UNRES performs better in selecting the best structures and tracking protein unwinding from its native state. We also found a relatively poor correlation between UNRES values and the model’s Template Modeling Score (TMS). This is remedied by reoptimization. We discuss some cases where our reoptimization procedure is useful.
Autor Eshel Faraggi
Eshel Faraggi
-
, Paweł Krupa
Paweł Krupa
-
, Magdalena Mozolewska
Magdalena Mozolewska
-
, Józef Adam Liwo (WCh / KChT / PMM)
Józef Adam Liwo
- Pracownia Modelowania Molekularnego
, Andrzej Kloczkowski
Andrzej Kloczkowski
-
Tytuł czasopisma/seriiGenes, ISSN 2073-4425, (A 25 pkt)
Rok wydania2018
Tom9
Nr12
Paginacja 1-17
Objętość publikacji w arkuszach wydawniczych0.8
Słowa kluczowe w języku angielskimprotein energy; optimization; model ranking; UNRES; Seder; GENN; OUNRES
DOIDOI:10.3390/genes9120601
URL https://doi.org/10.3390/genes9120601
Języken angielski
LicencjaCzasopismo (tylko dla artykułów); licence.documentVersion.FINAL_PUBLISHED; Uznanie Autorstwa (CC-BY); w dniu opublikowania
Punktacja (całkowita)25
PunktacjaPunktacja MNiSW = 25.0, ArticleFromJournal
Punktacja MNiSW (2013-2016) = 25.0, ArticleFromJournal
Wskaźniki publikacji Impact Factor WoS: 2017 = 3.191 (2) - 2017=3.286 (5)
Liczba cytowań*
Cytuj
Udostępnij Udostępnij

Pobierz odnośnik do tego rekordu


* Podana liczba cytowań wynika z analizy informacji dostępnych w Internecie i jest zbliżona do wartości obliczanej przy pomocy systemu Publish or Perish.
Powrót