CASP: differenze tra le versioni
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== Selezione dei domini ==
Al fine di garantire che nessun predittore possa avere informazioni preliminari sulla struttura di una proteina che lo metterebbero in vantaggio, è importante che l'esperimento sia condotto in [[doppio cieco]]: né i predittori, né gli organizzatori e i valutatori conoscono le strutture delle proteine nel momento in cui vengono fatte le previsioni. Gli obiettivi per la previsione della struttura sono strutture che saranno presto risolte mediante [[cristallografia a raggi X]] o spettroscopia NMR, o strutture che sono state appena risolte (principalmente da uno dei centri di [[genomica strutturale]]) e sono tenute in sospeso dalla [[Protein Data Bank]]. Se si trova che la sequenza data è correlata per discendenza comune a una sequenza proteica di struttura nota (chiamata modello), è possibile utilizzare la modellazione proteica comparativa per prevedere la struttura terziaria. I modelli possono essere trovati utilizzando metodi di [[Allineamento di sequenze|allineamento della sequenza]] (es [[Basic local alignment search tool|BLAST]] o HHsearch) o metodi di threading proteico, che sono migliori per trovare modelli lontanamente correlati. Altrimenti, deve essere applicata la predizione della struttura proteica ''de novo'' (per esempio Rosetta), che è molto meno affidabile ma a volte può fornire modelli con il ripiegamento corretto (di solito per proteine inferiori a 100-150 amminoacidi). I nuovi ripiegamenti stanno diventando piuttosto rari tra i dominii,<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Tress, M.|anno=2009|titolo=Target ___domain definition and classification in CASP8|rivista=Proteins|volume=77|numero=Suppl 9|pp=
== Valutazione ==
Il principale metodo di valutazione<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Cozzetto, D.|anno=2009|titolo=Evaluation of template-based models in CASP8 with standard measures|rivista=Proteins|volume=77|numero=Suppl 9|pp=
La valutazione dei risultati viene effettuata nelle seguenti categorie di previsione:
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* predizione della struttura ''de novo'', ora denominata "New Fold" poiché molti metodi applicano funzioni di valutazione, o punteggio, influenzate dalla conoscenza delle strutture proteiche native, come una rete neurale artificiale.
A partire dal CASP7, le categorie sono state ridefinite per riflettere gli sviluppi nei metodi. La categoria "Modelli basati su modelli" include tutti i precedenti modelli comparativi, modelli omologhi basati sui ripiegamenti e alcuni analoghi modelli. La categoria "template free modeling (FM)" include modelli di proteine con ripiegamenti mai visti prima e modelli basati su analoghi ripiegamenti rari. A causa del numero limitato di tipologie di dominio (sono piuttosto rari), nel 2011 è stato introdotto il cosiddetto CASP ROLL. Questo esperimento CASP continuo (a rotazione) mira a una valutazione più rigorosa dei metodi di previsione privi di tipologie attraverso la valutazione di un numero maggiore di ripiegamenti al di fuori della normale stagione di previsione CASP. A differenza di LiveBench ed EVA, questo esperimento è nello spirito di previsione di CASP, cioè tutte le previsioni sono fatte su strutture ancora sconosciute.<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Kryshtafovych|nome=A|autore2=Monastyrskyy|autore3=Fidelis|nome2=B|nome3=K|anno=2014|titolo=CASP prediction center infrastructure and evaluation measures in CASP10 and CASP ROLL|rivista=Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics|volume=82 Suppl 2|pp=
I risultati del CASP sono pubblicati in numeri speciali supplementari della rivista scientifica ''Proteins'', tutti accessibili tramite il sito web CASP.<ref>{{Cita web|url=http://predictioncenter.org/index.cgi?page=proceedings}}</ref> Un articolo principale in ciascuno di questi supplementi descrive le specifiche dell'esperimento<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Moult, J.|anno=2007|titolo=Critical assessment of methods of protein structure prediction — Round VII|rivista=Proteins|volume=69|numero=Suppl 8|pp=
Nel dicembre 2018, CASP13 ha fatto notizia quando è stato vinto da [[DeepMind|AlphaFold]], un programma di [[intelligenza artificiale]] creato da [[DeepMind]].<ref>{{Cita news|nome=Ian|cognome=Sample|url=https://www.theguardian.com/science/2018/dec/02/google-deepminds-ai-program-alphafold-predicts-3d-shapes-of-proteins|titolo=Google's DeepMind predicts 3D shapes of proteins|pubblicazione=The Guardian|data=2 December 2018|accesso=19 July 2019}}</ref>
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Valutazioni automatizzate per CASP7 (2006)
* [https://archive.
* [http://zhanglab.ccmb.med.umich.edu/casp7/ Classifica di Zhang Lab]
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