하이브리드 폴드 인식: 서열 기반 특성과 진화 정보의 결합

최근 구조 예측에 대한 평가에서는 (i) 폴드 인식 방법이 표준 서열 검색 방법이 실패할 때 종종 원거리 유사성을 식별할 수 있지만, 최상위 폴드의 점수가 신뢰할 수 있는 예측을 허용할 만큼 충분히 중요하지 않은 경우가 많다는 것을 보여주었다; (ii) 2차 구조와 같은 구조적 정보를 사용하면 인식 정확성이 증가한다; (iii) 인접 서열의 진화 정보를 통합한 현대의 서열 기반 방법은 종종 매우 원거리 유사성을 식별할 수 있다; (iv) 다양한 목표에 대해 평가할 때 다른 방법보다 우수한 단일 방법은 존재하지 않으며, (v) 가장 어려운 예측 목표에 대해서는 일반적으로 광범위한 인간 전문가의 개입이 필요하다. 여기에서는 구조적 및 진화 정보를 단일 완전 자동화 방법으로 통합한 새로운 하이브리드 폴드 인식 방법을 설명한다. 이 연구는 인간 예측자가 종종 적용하는 프로세스의 자동화를 위한 첫 번째 시도이다. 이 방법은 인간 예측자가 자주 적용하는 두 가지 경우로 테스트되었다. 이 방법은 두 가지 폴드 인식 기준으로 테스트되어 뛰어난 성능을 보여준다. 높은 민감도와 선택성 덕분에 이 방법은 게놈 규모에서 적용 가능하다.