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在不同数据集上预测蛋白质和肽聚集的硅工具的评价( Evaluation of in silico tools for the prediction of protein and peptide aggregation on diverse datasets )
Prabakaran R Rawat Puneet Kumar Sandeep Gromiha M Michael protein aggregation prediction aggregation-prone regions amyloid aggregation tools
在过去的二十年里，人们已经开发了几种预测算法和工具来预测蛋白质和肽的聚集。这些在硅胶工具中有助于预测聚集倾向和淀粉原性，以及识别容易聚集的区域。尽管这一领域引起了极大的兴趣，但系统地比较这些算法的性能是至关重要的。在这篇评论中，我们提供了一个严格的性能分析九个预测工具使用各种评估。这些评估是在从六肽到蛋白质序列以及淀粉样蛋白源抗体轻链到可溶性蛋白质序列的几个非冗余数据集上进行的。我们的分析揭示了当前预测工具的鲁棒性和其预测性能的改进范围。从这项工作中获得的见解为科学界提供了关于不同聚合预测方法的优点和局限性的重要指导，并对其研究需求做出了明智的决定。
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