Viewer - CASP13

PFRMAT QA
TARGET T0976
AUTHOR 8033-6121-0710
REMARK Sscore was used for superposition
REMARK Error estimate is CA-CA rms distance in Angstroms
REMARK Global quality estimate is average S-score normalised by len=252
REMARK Input directory: T0976/qa/stage2/
REMARK Total number of pdbs: 150
REMARK Total number of comparisons: 10613
REMARK Total CPU time used:    25.72 seconds
REMARK Total time used: 14.203905 seconds
REMARK LGscore parameters superimpose_all=0 L=4 minsim=121.000000 factor=0.500000 step=2 d0=2.236068
REMARK Target sequence length (user defined): 252
REMARK Error estimate is CA-CA distance in Angstroms
METHOD ********************************************************************************
METHOD *                               PCONS                                          *
METHOD * Calculates the model quality based on structural consensus                   *
METHOD *                                                                              *
METHOD * Reference: Bjorn Wallner and Arne Elofsson, Protein Sci., 2006 15(4):900-913 *
METHOD * For comments, please email to: bjorn@sbc.su.se                               *
METHOD *                                                                              *
METHOD *                                                                              *
METHOD * Global: Average pairwise S-score divided by target length                    *
METHOD ********************************************************************************
METHOD -------------
MODEL 2
QMODE 2
BhageerathH-Plus_TS2 0.287  15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 
15.000 15.000 12.639 8.581 9.491 7.994 7.330 7.424 6.234 5.760 4.520 3.676 3.851 3.637 3.969 3.766 
4.182 3.895 3.630 4.162 4.355 3.950 3.823 5.315 5.074 5.441 4.760 4.317 3.420 2.917 2.851 2.171 
2.500 2.221 2.726 3.048 3.256 3.375 3.512 3.035 2.968 3.431 3.334 3.074 2.897 3.063 3.468 3.509 
2.862 2.976 2.988 3.499 3.615 6.023 6.974 6.531 4.950 4.813 4.248 3.594 3.455 3.774 4.159 4.086 
4.052 4.215 4.079 5.278 3.892 3.272 3.007 3.009 2.759 2.927 2.667 2.795 3.097 3.916 4.001 3.640 
2.983 2.726 2.759 2.807 2.795 3.195 3.427 2.864 3.252 3.960 3.645 3.147 3.774 3.770 4.016 3.446 
3.700 3.447 3.216 3.114 3.445 3.351 3.450 2.895 2.965 3.005 3.009 2.936 3.149 3.286 3.200 3.321 
3.721 3.430 3.451 4.210 5.161 4.290 4.793 4.013 4.409 4.236 5.368 6.732 6.318 5.375 5.935 6.163 
5.984 7.043 5.683 5.365 4.764 4.256 3.803 3.086 2.930 2.760 2.703 2.585 2.523 2.788 2.770 2.615 
2.709 3.043 3.043 2.901 3.648 4.518 4.526 5.591 4.218 4.116 3.414 2.833 2.724 2.833 2.642 3.247 
3.424 3.433 2.818 3.131 3.113 2.708 2.939 3.184 2.874 2.902 2.318 2.679 2.713 2.115 2.331 2.420 
2.872 3.163 5.556 5.524 6.711 5.360 5.376 4.329 3.601 3.521 3.816 4.024 4.076 3.733 4.083 4.159 
3.640 3.858 3.326 3.182 2.798 2.461 2.383 2.515 2.561 2.652 2.807 2.672 3.221 3.185 2.963 3.616 
3.238 2.827 3.052 3.307 2.926 2.888 3.300 3.317 3.139 3.404 3.035 2.954 2.916 2.717 2.615 2.664 
2.345 2.750 3.124 2.382 2.076 2.343 2.087 1.743 2.208 2.626 2.573 4.135 3.553 3.445 3.353 2.965 
3.656 5.037
RaptorX-DeepModeller_TS4 0.158  15.000 15.000 15.000 15.000 12.549 12.567 12.512 12.616 8.762 7.387 
8.013 7.548 6.976 6.211 6.134 6.051 5.915 5.334 4.342 4.362 4.080 4.474 3.982 3.671 3.935 3.537 
3.707 3.763 3.236 3.403 3.875 3.777 3.804 4.520 4.539 4.961 6.252 5.723 4.283 3.364 3.023 2.446 
2.205 2.445 3.231 4.035 4.253 3.970 3.984 4.047 3.242 4.387 4.361 3.199 2.313 2.477 3.342 3.683 
2.536 2.426 2.468 2.815 3.837 4.588 5.161 4.511 4.172 4.459 4.184 3.246 3.333 4.909 5.137 4.627 
4.393 4.718 4.845 4.419 4.706 3.968 3.593 2.991 3.001 2.972 3.091 3.500 4.016 5.097 5.621 5.222 
4.730 4.424 5.178 5.159 4.518 4.673 5.203 4.922 4.229 5.143 5.531 4.646 4.658 4.153 4.838 4.110 
4.113 3.999 4.027 3.684 4.119 4.115 3.623 3.704 3.867 3.698 3.167 3.187 3.679 3.808 3.689 3.375 
3.509 2.897 4.092 7.050 10.458 13.651 14.900 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 
14.898 12.788 9.522 11.809 13.139 13.261 11.984 9.534 10.750 8.021 7.089 6.418 6.298 6.544 6.062 
6.429 6.828 6.392 6.110 6.559 6.646 6.208 6.477 7.493 8.838 9.460 7.746 6.506 5.903 5.601 5.436 
5.477 5.702 5.892 6.347 6.630 6.962 7.307 7.039 6.602 6.915 7.114 6.487 5.954 5.656 6.517 6.692 
5.817 5.894 5.857 5.876 6.438 7.125 7.687 7.173 7.306 8.663 8.099 7.303 8.478 10.443 9.917 10.038 
10.613 8.302 8.032 7.220 7.140 6.064 5.777 5.542 5.498 5.374 5.495 5.980 5.797 6.178 6.734 6.571 
6.667 6.302 6.887 7.077 6.578 6.379 7.150 7.074 6.311 6.944 7.656 7.174 7.302 6.797 7.480 6.990 
6.115 6.233 6.087 6.081 6.852 6.381 6.364 5.858 5.940 6.127 5.882 6.307 7.091 6.974 7.107 6.037 
6.502 6.368 8.062 11.196 12.730
Zhou-SPOT-3D_TS5 0.300  15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 
15.000 15.000 15.000 15.000 14.956 14.210 8.671 9.201 6.949 5.761 4.657 3.779 3.462 3.237 3.238 
3.037 3.230 3.306 3.088 3.285 3.621 3.649 3.917 8.023 7.737 4.303 3.992 3.939 3.332 2.571 2.651 
1.887 2.321 2.201 2.645 3.108 5.247 5.292 4.398 3.043 2.852 3.325 3.301 2.915 2.743 2.612 2.882 
2.944 2.664 2.808 2.805 2.923 3.191 3.850 4.544 5.128 4.769 5.571 5.064 3.975 3.999 4.467 4.303 
3.892 4.272 4.025 3.400 3.610 3.519 3.106 2.893 2.656 2.471 2.494 2.557 2.734 3.217 4.196 3.586 
3.076 2.883 2.666 2.742 2.823 2.922 2.905 2.887 2.862 2.979 3.168 3.251 3.357 3.118 3.064 3.331 
2.959 2.856 2.891 2.884 2.867 3.196 3.299 2.997 2.945 3.133 2.914 2.919 3.097 3.271 3.233 3.388 
3.197 3.190 3.108 3.439 3.466 4.124 6.556 7.609 8.456 9.812 11.347 11.931 11.880 10.112 9.832 8.893 
7.121 6.638 6.158 5.785 4.395 4.148 3.837 3.667 3.447 3.132 2.846 2.791 2.673 2.566 2.796 2.910 
2.929 3.514 3.883 3.615 3.151 4.917 6.716 7.182 6.392 4.595 4.007 3.116 2.750 2.464 2.410 2.217 
2.524 2.684 2.864 2.768 2.957 2.833 2.414 2.888 3.082 2.546 1.990 2.144 2.578 2.760 2.279 2.441 
2.448 2.776 3.007 3.334 3.959 4.377 3.771 4.080 3.932 3.851 3.525 3.666 3.592 3.785 3.869 3.920 
3.944 3.454 3.485 3.298 2.940 2.750 2.468 2.299 2.332 2.428 2.642 2.732 3.358 3.944 4.043 2.862 
2.646 2.755 2.627 2.612 2.833 2.773 2.661 3.107 3.429 3.102 3.573 3.024 2.999 2.964 2.674 2.554 
2.455 2.450 2.711 2.343 2.158 2.139 2.301 2.099 2.020 2.046 2.308 2.560 3.368 3.268 3.111 2.849 
3.016 3.318 4.090
IntFOLD5_TS2 0.199  15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 13.171 10.592 10.171 10.559 
9.412 8.186 7.954 8.254 8.007 7.380 6.982 6.758 6.181 5.265 5.149 4.963 4.825 4.940 4.850 5.068 
5.037 4.612 4.892 5.247 4.877 6.926 8.298 6.374 8.342 7.627 5.320 4.973 3.919 3.998 3.132 3.918 
3.657 4.391 4.484 4.463 4.542 4.470 4.128 3.913 4.366 4.584 4.296 4.073 3.975 4.179 4.162 3.906 
4.381 4.623 5.064 5.265 5.574 6.208 5.822 5.251 5.533 5.910 5.280 5.169 5.565 5.774 5.375 5.322 
5.896 5.514 5.675 5.637 5.162 4.558 4.349 4.066 4.067 4.188 4.445 4.746 5.300 6.794 5.753 5.242 
4.720 5.062 5.293 4.832 4.840 5.195 5.061 4.894 5.244 5.267 5.231 5.507 5.245 5.446 5.232 4.824 
4.570 4.503 4.359 4.958 5.087 4.574 4.355 4.812 4.836 4.533 4.687 4.905 4.994 5.010 4.436 4.487 
4.312 4.371 4.616 4.835 4.738 4.819 4.712 4.528 4.779 4.808 4.857 4.524 4.860 4.893 4.657 4.554 
4.889 4.977 5.186 7.026 4.891 4.984 4.116 4.006 3.995 3.873 3.978 3.865 4.244 4.063 3.845 3.964 
4.272 4.411 4.320 4.561 5.043 5.817 6.352 5.061 4.534 4.122 3.787 3.302 3.275 3.096 3.491 3.601 
3.890 3.983 4.371 3.915 3.371 3.847 4.117 3.428 2.542 2.487 3.008 3.403 2.943 3.191 3.185 3.675 
3.892 4.124 4.715 4.293 4.103 4.578 4.762 4.505 4.251 4.704 4.627 4.484 4.462 4.773 4.650 4.630 
4.681 4.263 3.956 3.680 3.370 3.214 2.960 3.013 3.220 3.430 3.409 3.639 3.536 3.386 3.776 3.899 
3.707 3.791 4.314 4.299 4.140 4.376 4.899 4.862 4.765 4.547 5.255 4.648 3.978 3.697 3.489 3.600 
3.936 3.280 2.861 2.796 3.103 3.087 2.930 3.110 3.430 3.326 4.077 3.628 4.092 3.561 3.770 4.456 
5.083
BAKER-ROSETTASERVER_TS5 0.295  15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 
15.000 15.000 15.000 15.000 15.000 13.097 14.224 12.103 9.151 9.525 7.356 5.902 4.877 3.510 3.253 
3.648 3.642 3.889 3.695 3.457 3.404 3.416 3.348 3.435 4.097 3.958 4.515 5.040 4.833 3.860 2.842 
2.841 1.949 2.348 2.440 2.860 3.160 3.639 3.465 3.748 3.016 3.047 3.791 3.392 3.209 2.751 2.564 
2.795 3.130 2.862 3.145 3.218 3.424 4.237 4.855 4.465 5.952 5.384 4.925 4.967 3.727 3.556 6.115 
7.208 5.001 4.628 4.821 4.419 4.924 4.926 3.804 3.403 2.682 2.456 2.463 2.563 2.783 2.931 3.656 
3.207 3.094 3.047 2.779 2.762 2.803 2.831 2.860 2.968 2.964 2.854 3.028 3.089 2.985 2.919 3.001 
3.466 3.066 3.021 2.793 2.792 2.763 3.257 3.679 3.134 3.066 3.451 3.451 3.202 3.391 3.446 3.411 
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END