【4.7.3.7】结构比较--QCS(残基-残基接触面积差)

动机：多年来，手动检查已应用于评估蛋白质结构预测的关键评估（CASP,critical assessment of protein structure prediction）的无模型建模（FM，free modeling）类别预测，并广为接受。这种人工评估需要专业知识和大量时间投入，但是存在主观性且无法区分相似质量模型的问题。将手动检查背后的思想纳入自动评分系统是有益的，这可以提供客观且可重复的结构模型评估。

结果：受我们在CASP9 FM类别评估中的经验的启发，我们开发了一种自动叠加（superimposition）独立方法，称为质量控制得分（QCS，Quality Control Score），用于结构预测评估。 QCS捕获了全局和局部结构特征，并着重于全局拓扑。我们将此方法应用于CASP9的所有FM目标，总体结果表明，与以前应用于CASP的自动预测评估方法（如全球距离测试总分（GDT_TS）和接触得分（CS，Contact Score））相比，该方法与“手动检查分数”的一致性最佳。作为指导我们评估CASP9 FM类别预测的重要组成部分之一，该方法与其他评分方法具有很好的关联性，但仍能够揭示GDT_TS遗漏的高质量模型。

可用性：用于QCS计算的脚本可从 http://prodata.swmed.edu/QCS/ 获得。

一、前言

蛋白质结构预测的关键评估（CASP）是一项运行了16年的实验，对于评估预测的进展（或缺乏进展），发现和鼓励最成功的方法以及激发结构预测领域的讨论，这是绝对必要的（ Kryshtafovych等，2005； Moult，2006； Moult等，2009）。 对于每两年一次的CASP预测期，组织者会收集作品中具有3D结构的序列，并将其发布给预测者。 预测器提供结构模型，评估员在确定实验结构后会严格评估预测的质量。 通过将预测和评估过程分开，CASP为模型的综合评估提供了客观依据（Moult等，1995）。

参考资料

• An automatic method for CASP9 free modeling structure prediction assessment. http://prodata.swmed.edu/QCS/QCS_manuscript.pdf