48202

Автор(ы): 

Автор(ов): 

5

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Meta-server for automatic analysis, scoring and ranking of docking models.

Наименование источника: 

  • Bioinformatics

Обозначение и номер тома: 

V. 34, i. 2

Город: 

  • Oxford, Great Britain

Издательство: 

  • Oxford Academic, Oxford University Press

Год издания: 

2018

Страницы: 

297–299
Аннотация
Сервер QASDOM (Quality ASsessment of Docking Models) это простой и эффективный инструмент для одновременного анализа, оценки и ранжирования наборов моделей взаимодействия рецептор-лиганд (комплексов), построенных методами глобального докинга, в режиме реального времени. Моделирование при помощи нескольких серверов, использующих разные алгоритмы докинга, позволяет более достоверно предсказать сайты взаимодействия. Однако оценка и сравнение всех моделей экспертом трудоемка и практически неприменима для большого объема такого моделирования. Данный инструмент разработан для пользователей, которым необходимо проанализировать набор моделей докинга большого объема, полученный разными способами и инструментами предсказания, оценить вероятность вовлечения тех или других остатков в процесс узнавания, ранжировать модели по критериям качества и выбрать наилучшую модель. Сервер позволяет визуализовать участки последовательности рецептора и лиганда, вовлеченные во взаимодействия, и отобразить в трехмерном пространстве структуры моделей комплекса рецептор-лиганд. Каждой модели присваивается две независимых оценки, характеризующие качество модели в данном наборе моделей докинга. В качестве входных данных сервер QASDOM принимает модели докинга в формате PDB, построенные серверами Hex, SwarmDock, ClusPro, Gramm-X, Zdock, а также любые другие модели комплексов в формате PDB, заархивированные в форматах zip, tar, tar.gz или без архивации. В качестве рецептора и лиганда в комплексах могут рассматриваться молекулы любой природы, включая белок-нуклеиновые комплексы, и допускаются любые химические модификации в составе рецептора или лиганда.

Библиографическая ссылка: 

Anashkina A.A., Kravatsky Y.V., Кузнецов Е.Н., Makarov A.A., Adzhubei A.A. Meta-server for automatic analysis, scoring and ranking of docking models. // Bioinformatics. 2018. V. 34, i. 2. С. 297–299.