Jpred

Jpred v.4 es la última versión del servidor de predicción de estructura secundaria de proteínas JPred ^{[ 1 ]} que proporciona predicciones mediante el algoritmo JNet, uno de los métodos más precisos para la predicción de estructura secundaria, ^{[ 2 ]} que existe desde 1998 en diferentes versiones. ^{[ 3 ]}

Además de la estructura secundaria de las proteínas , JPred también realiza predicciones sobre la accesibilidad al disolvente y las regiones de hélice enrollada . El servicio JPred ejecuta hasta 134 000 trabajos al mes y ha realizado más de 2 millones de predicciones en total para usuarios en 179 países. ^{[ 4 ]}

Las páginas HTML estáticas de JPred 2 todavía están disponibles para consulta. ^{[ 5 ]}

JPred v3 ^{[ 6 ]} continuó la línea de versiones anteriores de JPred desarrolladas y mantenidas por James Cuff y Jonathan Barber (véase Referencias de JPred ^{[ 7 ]} ). Esta versión añadió nuevas funcionalidades y corrigió numerosos errores. Los aspectos más destacados son:

• Nueva interfaz de usuario más amigable.
• Versión reentrenada y optimizada de Jnet (v2): precisión media en la predicción de la estructura secundaria superior al 81 %.
• Envío de trabajos por lotes
• Mejor comprobación de errores en las secuencias/alineaciones de entrada.
• Las predicciones ahora se envían (opcionalmente) por correo electrónico.
• Los usuarios pueden proporcionar sus propios nombres de consulta para cada envío.
• JPred ahora realiza una predicción incluso cuando no hay coincidencias de PSI-BLAST con la consulta.
• La salida PS/PDF ahora incorpora todas las predicciones.

La versión actual de JPred (v4) incorpora las siguientes mejoras y actualizaciones:

• Reentrenado en la última versión de Jnet (v2.3.1) de UniRef90 y SCOPe/ASTRAL: precisión media de predicción de la estructura secundaria de >82%. ^{[ 2 ]}
• Se actualizó el servidor web con las últimas tecnologías (framework Bootstrap, JavaScript) y se actualizaron las páginas web, mejorando el diseño y la usabilidad mediante la implementación de tecnologías responsivas.
• Se añadieron API RESTful y scripts de envío masivo y recuperación de resultados, lo que resultó en un rendimiento máximo superior a 20.000 predicciones por día. ^{[ 8 ]}
• Se agregaron herramientas de monitoreo de trabajos de predicción. ^{[ 9 ]}
• Se ha mejorado la presentación de resultados, tanto en el sitio web como a través de los informes de resumen por correo electrónico opcionales: se ha mejorado el envío por lotes, se ha añadido una vista previa del resumen de resultados mediante la visualización de resultados de Jalview en formato SVG y se han añadido alineaciones de secuencias múltiples completas a los informes.
• Páginas de ayuda mejoradas, que incorporan sugerencias de herramientas y tutoriales paso a paso de una página. ^{[ 10 ]}

Los residuos de la secuencia se clasifican o asignan a uno de los elementos de estructura secundaria, como la hélice alfa , la lámina beta y la estructura en espiral.

Jnet utiliza dos redes neuronales para su predicción. La primera red se alimenta con una ventana de 17 residuos sobre cada aminoácido en el alineamiento más un número de conservación. Utiliza una capa oculta de nueve nodos y tiene tres nodos de salida, uno para cada elemento de estructura secundaria. La segunda red se alimenta con una ventana de 19 residuos (el resultado de la primera red) más el número de conservación. Tiene una capa oculta con nueve nodos y tiene tres nodos de salida. ^{[ 11 ]}

• PSIPRED
• Lista de software de predicción de estructura de proteínas