Remarque: le rapport est accessible (i) par modèle via un menu déroulant, à côté du modèle dans la vue modèles ou (II) pour tous les modèles dans Report. html dans le fichier téléchargé lors du choix de télécharger le projet en appuyant sur le bouton de téléchargement sous le titre du projet. Ce mode est soumis à une évaluation continue au sein de la plate-forme d`évaluation automatisée des modèles automatisés (Haas et al.). Le rapport de modélisation de l`homologie Suisse-modèle offre un résumé de tous les modèles construits dans le projet. S`il vous plaît noter qu`il est inutile d`exécuter le mode automatisé en appuyant sur “build model” et ensuite recommencer le projet et “Rechercher des modèles” uniquement. Les deux options démarrent la même recherche de modèle, qui est également accessible dans le premier cas, une fois que les modèles sont construits. Rapport de série-connaissez déjà l`ID de série (c.-à-d. PCU1133–1133–, WPU01) pour la statistique que vous voulez? Utilisez ce raccourci pour récupérer vos données. Les modèles sont calculés par le pipeline de modélisation homologique du serveur SWISS-MODEL (Waterhouse et coll.) et (Bordoli et coll.) qui repose sur ProMod3, un moteur de modélisation comparative interne basé sur OpenStructure (Biasini et coll.). Les coordonnées du modèle sont disponibles en deux formats différents: si une séquence d`anticorps est présente dans l`entrée, l`utilisateur est présenté avec un avis ainsi qu`un lien vers un serveur dédié pour la modélisation des anticorps (PIGSPro). En cliquant sur le lien, l`utilisateur est redirigé vers la page d`accueil du serveur PIGSPro où le formulaire d`entrée est pré-rempli avec les domaines de variables d`anticorps détectés. Le lien s`affiche alors que le pipeline SWISS-MODEL continue de fonctionner et que, par conséquent, l`utilisateur a toujours la possibilité d`utiliser SWISS-MODEL pour la modélisation.

Un label “anticorps détecté” est également affiché sur les différentes pages du projet. Les séquences d`anticorps sont identifiées en alignant la séquence sur les modèles de Markov cachés développés sur la finalité des immunoglobulines. GMQE (Global Model Quality estimation) est une estimation de qualité qui combine les propriétés de l`alignement cible – gabarit et la méthode de recherche de modèle. Le score GMQE obtenu est exprimé sous la forme d`un nombre compris entre 0 et 1, reflétant la précision attendue d`un modèle construit avec cet alignement et ce modèle et la couverture de la cible. Des nombres plus élevés indiquent une plus grande fiabilité. Une fois qu`un modèle est construit, le GMQE ((1) dans la figure ci-dessus) est mis à jour pour ce cas spécifique en prenant également en compte le score QMEAN du modèle obtenu afin d`augmenter la fiabilité de l`estimation de la qualité. Tutoriels: PowerPoint: gPPI Theory et applications Release en plus d`utiliser les termes comme pour la notation globale, la précision des scores locaux QMEAN est renforcée par QMEANDisCo. QMEANDisCo évalue la cohérence des distances interatomiques observées dans le modèle avec des informations d`ensemble extraites de structures protéiques déterminées expérimentalement qui sont des homologues à la séquence cible. Le tracé de la «qualité locale» ((4) dans la figure ci-dessus) montre, pour chaque résidu du modèle (rapporté sur l`axe des abscisses), la similitude attendue avec la structure native (axe y). En règle générale, les résidus montrant un score inférieur à 0,6 devraient être de faible qualité.

Différentes chaînes de modèles sont affichées dans différentes couleurs. Si le modèle est téléchargé, le score local est signalé dans la colonne B-Factor du fichier PDB. La qualité locale peut également être visualisée en choisissant le schéma de couleurs “QMEAN”. Tutoriels: les solutions de DataSet de l`attention (données du site Web de SPM requises) libèrent PPPI_Manual_v7_12. docx Posté par Donald McLaren le 13 mai 2013, ProMod3 extrait les informations structurelles initiales de la structure du gabarit. Les insertions et les suppressions, telles que définies par l`alignement des séquences, sont résolues en recherchant d`abord des candidats viables dans une base de données structurelle. Les candidats finaux sont ensuite sélectionnés en utilisant les potentiels statistiques des méthodes de notation de force moyenne. Si aucun candidat ne peut être trouvé, une recherche spatiale conformationnelle est effectuée en utilisant les techniques de Monte Carlo. Les chaînes latérales non conservées sont modélisées à l`aide de la bibliothèque de rodompteuse dépendante du backbone 2010 du groupe Dunbrack (Shapovalov et al.).