Méthodes pour l'estimation de l'exactitude des modèles dans CASP12

Les méthodes pour estimer de manière fiable la qualité des modèles 3D de protéines sont des moteurs essentiels pour l'adoption large et l'acceptation sérieuse des prédictions de structure des protéines par les scientifiques de la vie. Dans cet article, les groupes les plus performants de CASP12 décrivent leurs dernières méthodes pour l'estimation de l'exactitude des modèles (EMA). Nous montrons que les méthodes pures d'estimation de l'exactitude de modèles uniques ont montré des progrès clairs depuis CASP11 ; les 3 meilleures méthodes (MESHI, ProQ3, SVMQA) ont toutes des performances meilleures que la meilleure méthode de CASP11 (ProQ2). Bien que les méthodes pures d'estimation de l'exactitude des modèles uniques soient supérieures aux méthodes quasi-uniques (variantes de ModFOLD6) et aux méthodes de consensus (Pcons, ModFOLDclust2, Pcomb-domain, et Wallner) en sélection de modèles, elles ne sont pas encore aussi bonnes que ces méthodes dans l'estimation de la qualité absolue du modèle et dans les prédictions de qualité locale. Enfin, nous montrons que lors de l'utilisation de mesures de qualité de modèle basées sur les contacts (CAD, lDDT), les méthodes de qualité de modèle unique performante relativement mieux.