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动机：为了提高多序列比对的准确性，我们设计了一种通过遗传算法优化多序列比对的新策略。我们将其命名为COFFEE（基于一致性的目标函数用于比对评估）。COFFEE分数反映了多序列比对与包含相同序列的成对比对库之间的一致性水平。结果：我们展示了多序列比对可以使用遗传算法包SAGA进行COFFEE分数优化。COFFEE函数在11个由3Dₐli提取的结构比对的测试案例上进行了测试。这些比对与使用五种替代方法生成的比对进行了比较。结果表明，在序列之间的同一性水平较低时，COFFEE优于其他方法。通过与作为参考的结构比对进行比较来评估准确性。我们还表明，COFFEE分数可以作为多序列比对的可靠性指标。最后，我们展示了给定从FSSP提取的基于结构的成对序列比对库，SAGA能够生成高质量的多序列比对。COFFEE的主要优点是其灵活性。使用COFFEE，任何适合进行成对比对的方法都可以扩展为进行多重比对。可用性：该包及测试案例可通过WWW获取：http://www.ebi.ac.uk/cedric 联系方式：cedric.notredame@ebi.ac.uk
Notredame等（Mon，）研究了这个问题。