タンパク質構造予測精密評価
予測者が自分に有利になるようなタンパク質の構造に関する事前情報を持たないようにするためには、実験を二重盲検で行うことが重要である。予測者も主催者も評価者も、予測が行われた時点で標的タンパク質の構造を知らない。構造予測の対象となるのは、X線結晶構造解析やNMR分光法で解決されそうな構造、または解析されたばかりの構造 (主に構造ゲノミクスセンターで解決されている) であり、Protein Data Bankで保留されている構造のうちのいずれかである。与えられた配列が、既知の構造を持つタンパク質配列 (テンプレートと呼ばれる) と共通祖先によって関連していることが判明した場合、比較タンパク質モデリング(英語版)を使用して三次構造を予測することができる。テンプレートは、シーケンスアライメント法 (例えば、BLASTやHHsearch(英語版)) またはタンパク質スレッディング法を使用して見つけることができ、これらの方法は、深遠のテンプレートを見つけるのに適している。それ以外の場合は、de novoタンパク質構造予測 (例えば、Rosetta) を適用しなければならず、これは信頼性ははるかに低いものの、時として正しい折り畳みを持つモデルを得ることができる (通常、100-150アミノ酸未満のタンパク質の場合)。真に新しい折り畳みはターゲットの中では非常に稀になってきており、このカテゴリーは望ましいものよりも小さくなっている。
主な評価方法は、予測されたモデルのα-炭素の位置を標的構造の位置と比較することである。この比較は、図に示すようなモデルと構造の位置合わせにおける等価なα-炭素のペア間の距離の累積プロットによって視覚的に示され (完全なモデルは、すべての方法でゼロのままになる)、標的に対するモデル内の良好にモデル化された残基のパーセンテージを記述する数値スコア GDT-TS (グローバル距離テスト、Global Distance Test - Total Score) が割り当てられる。数値スコアは最も困難なケースでの緩い類似性を見つけるのにはうまく機能しないため、自由モデリング (テンプレートなし、またはde novo) は評価者によって視覚的にも評価される。CASP7では、テンプレートを用いた高精度な予測が、標的結晶構造の分子置換相転移に成功したかどうか評価され、CASP8では、フルモデル (α-炭素だけではない) のモデル品質と標的へのフルモデルの一致度で評価された。
結果の評価は、次の予測カテゴリで実行される。
三次構造予測 (すべてのCASP)
二次構造予測 (CASP5以降は削除)
複合構造体の予測 (CASP2、CASP12以降はCAPRIと合同で開催している)
残基-残基接触予測 (CASP4以降)
無秩序領域予測 (CASP5以降)
ドメイン境界予測 (CASP6-CASP8)
機能 (英語版) 予測 (CAPS6以降)
モデル品質評価 (CASP7以降)
モデル改良 (CASP7以降)
高精度テンプレートベースの予測 (CASP7以降)
三次構造予測カテゴリは、さらに次のように細分化された。