Предсказания методы критерии оценки

Самосогласованность можно использовать в качестве критерия качества. Существенно иной подход к оценке качества метода предсказания состоит в применении его к нескольким гомологичным белкам. Можно полагать, что такие белки свертываются одинаковым образом и имеют одинаковую вторичную структуру. Следовательно, предсказания должны быть инвариантны по отношению к наблюдаемым заменам аминокислот чем меньше вариаций, тем лучше метод предсказания. Такая проверка качества трех методов предсказания была проведена на 24 гомологичных последовательностях рибонуклеазы поджелудочной железы [385], [c.151]

Различные критерии качества метода отражают разные аспекты проблемы предсказания. Для того чтобы сопоставить различные методы, предложены разнообразные критерии — показатели качества. С их помощью оценивается результативность предсказаний для отдельных положений остатков в данном белке по параметрам ю, X, у, 2 (см. определение в табл. 6.3). Каждый из этих параметров отражает различные аспекты предсказаний, их арифметические комбинации сопоставлять довольно трудно. Полный перечень способов оценки дан в табл. 6.4. [c.146]

Расчеты для конкретных систем показали, что необходимо Орать = -I. Для вычисления констант, разумеется, можно брать два произвольных состава. Но, как показывают расчеты, наиболее точные результаты получаются при использовании данных для составов 30 и 70 мол. . Нами проведено предсказание равновесия в 20 трехкомпонентных, 2 четырехкомпонентных и одной пятикомпонентной гомогенных системах по уравнению Вильсона с константами, вычисленными по трем вариантам. В первой варианте константы вычислялись по х-у- i-р-данным для эквимолярного раствора в каждой бинарной системе. Во втором варианте константы рассчитывались по методу наименьших квадратов. В третьем варианте константы вычислялись по р- -х-методу для двух составов (xj = 30 мол./й и Xj = 70 мол. ). Эти компоненты всех пяти групп по классификации Эвелла кетоны, эфиры, углеводороды, га-логенпроиэводные. Результаты предсказания для ряда систем частично представлены в табл.1 в виде критериев оценки Е, UJ, М, Определение и характеристика критерия Е даны в [З], сО показывает долю составов, для которых величины д Ус - 4i yi превышают 0,5 иол.%, i.e. принятую точность экспериментального определения данных, определяет долю составов, для которых величины ( yf У превышают 1,5%, что можно рассматри- [c.98]

Оценка индивидуальных результатов — ключ к дальнейшим улучшениям. Вообще говоря, для улучшения предсказаний необходимо анализировать все индивидуальные результаты отдельно. Для этого можно воспользоваться обоими рассмотренными выше случаями аденилаткиназы и Т4-лизоцима, поскольку они позволяют читателю самому оценить возможности методов. Но опять-такн следует иметь в виду, что опробование было проведено на белках, которые представляют только два из пяти классов, перечисленных в табл. 5.2. Этот недостаток удалось обойти Ленстра [382], который сравнил результаты трех индивидуальных и одного коллективного методов предсказания по всему базовому набору, используя в качестве критерия показатель Q,. Он обнаружил отчетливые различия в качестве предсказаний. По-видимому, наилучшие результаты дает коллективный метод [383]. [c.151]

Среди концентрационных факторов, влггяших на селективность, обычно ваянзгю роль играют параметры процесса, как начальные концентрации (парциальные давления) реагентов, их мольное отношение в исходной смеси и степень конверсии. Распределение концентраций по реакционному объему зависит от гидродинамической модели реактора, а также способа введения реагентов и организации потоков веществ. Очевидна роль рецикла промежуточных и обратно образующихся побочных продуктов реакции. Даны примеры качественного предсказания по уравнениям селективности возможного выбора параметров и способов организации процесса с повышенной селективностью. Их количественная оценка долзша проводиться с учетом других факторов известными методами оптимизации с применением экономических критериев оптимальности. [c.142]

Обстоятельный анализ предсказательных возможностей корреляционного подхода был проведен К. Нишикавой [165], который в качестве примера также рассмотрел уже упоминавшиеся три алгоритма. Оценка методов Чоу и Фасмана и Робсона проведена по 9, а метода Лима — по 11 белкам, не входившим в состав базовых наборов. При идентификации трех состояний (а-спираль, -структура, клубок) точность определялась по показателю качества Q3, дающего как отмечалось, сильно завышенные значения, а при идентификации четырех состояний (а-спираль, -структура, -изгиб, клубок) использовался показатель Q4, занижающий вклад отрицательного предсказания и более реально отражающий действительные возможности методов. При переводе эмпирических правил на язык ЭВМ, т.е. при компьютеризации методов предсказания, Нишикава столкнулся с большими трудностями. Так, в случае метода Чоу и Фасмана были обнаружены неопределенности при индивидуальном предсказании вторичных структур, несогласованность предсказаний -изгибов с предсказаниями а-спиралей и -структур, отсутствие эффективного критерия для разделения перекрываний предсказанных а-спиральных и -структурных областей. Помимо этого, оказалось невозможным воспроизвести на ЭВМ результаты, полученные первоначально Чоу и Фасманом для 25 базовых белков. Преодолев эти трудности, Нишикава показал, что предсказательные возможности трех проанализированных им методов находятся на почти одном и том же, довольно низком уровне рассчитанные Нишикавой показатели качества Q3 попали в интервал 50—53%, а Q4 [c.272]

Следует сказать, что корректного сравнительного анализа известных методов распознавания кодирующих областей еще не производилось, чтс связано, с одной стороны, с множественностью критериев (надежность предсказания, скорость получения результатов, потребность в ресурсах ЭВМ), а с другой - с неоднородностью предметной области (эффективность разных методов неодинакова на таксономически разных ДНК). Исследования, которые ведутся по методам распознавания кодирующих областей эукариот, должны суммировать приобретенный опыт, определить строгие критерии для оценки получаемых результатов и внести ясность в иерархию методов и моделей. [c.112]

При обсуждении автобусных опытов других исследователей Бэкер допускает ряд ошибок, о которых читатель, вероятно, хотел бы знать. Во-первых, он утверждает, что корректным является только V- или z-критерий, но не говорит, какой именно. Раз z-критерий просто указывает на наличие любой неслучайной ориентации, его следует предпочесть, если не иметь в виду определенное направление ориентации, как в случае, когда на испытуемых были укреплены магниты. Например, Бэкер применяет этот вариант статистики, чтобы апостериорно заключить, что автобусы определенной марки существенно влияют на компасные оценки (Baker, 1981). У некоторых животных установлена также зависимость выбора ими направления от того места, где их выпустили. В отличие от этого V-критерий менее требователен в отношении длины среднего вектора, но для его применения необходимо наличие ориентации в предсказанном направлении. Мы используем оба типа статистических методов, чтобы не создавалось впечатления, будто мы выбираем апостериорную статистическую методику для подтверждения наших выводов. Результаты обработки по z-критерию приведены на рис. 30.1 и в табл. 30.1 анализ по V-критерию показывает отсутствие значимой ориентации для всех случаев, представленных на этом рисунке и в этой таблице (Gould, Able, 1981). [c.422]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология