Identify High-Quality Protein Structural Models by Enhanced K-Means
المؤلفون المشاركون
Wu, Hongjie
Li, Haiou
Jiang, Min
Chen, Cheng
Wu, Chuang
Lü, Qiang
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-03-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Background.
One critical issue in protein three-dimensional structure prediction using either ab initio or comparative modeling involves identification of high-quality protein structural models from generated decoys.
Currently, clustering algorithms are widely used to identify near-native models; however, their performance is dependent upon different conformational decoys, and, for some algorithms, the accuracy declines when the decoy population increases.
Results.
Here, we proposed two enhanced K-means clustering algorithms capable of robustly identifying high-quality protein structural models.
The first one employs the clustering algorithm SPICKER to determine the initial centroids for basic K-means clustering (SK-means), whereas the other employs squared distance to optimize the initial centroids (K-means++).
Our results showed that SK-means and K-means++ were more robust as compared with SPICKER alone, detecting 33 (59%) and 42 (75%) of 56 targets, respectively, with template modeling scores better than or equal to those of SPICKER.
Conclusions.
We observed that the classic K-means algorithm showed a similar performance to that of SPICKER, which is a widely used algorithm for protein-structure identification.
Both SK-means and K-means++ demonstrated substantial improvements relative to results from SPICKER and classical K-means.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Hongjie& Li, Haiou& Jiang, Min& Chen, Cheng& Lü, Qiang& Wu, Chuang. 2017. Identify High-Quality Protein Structural Models by Enhanced K-Means. BioMed Research International،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138495
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Hongjie…[et al.]. Identify High-Quality Protein Structural Models by Enhanced K-Means. BioMed Research International No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138495
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Hongjie& Li, Haiou& Jiang, Min& Chen, Cheng& Lü, Qiang& Wu, Chuang. Identify High-Quality Protein Structural Models by Enhanced K-Means. BioMed Research International. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138495
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138495
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر