CAD[7]是比较基于两个结构残基-残基接触域不同的一种新的评估标准，得分可帮助找到物理学上更加合理的模型；LDDT[8]是另一种最新推出的无叠合评估标准，是基于模型全原子距离图谱和靶蛋白结构的比较。相似于CAD得分，非常适合在结构域动态存在的本地模型质量评估，仍然保留良好的相关性；SG[4]得分反映基于相应子结构局部相似性的模板-靶蛋白相似性，得出的是模型结构与靶蛋白球体一致的百分比；RPF[9]最初开发是用来评估NMR结构准确度的，类似于IDDT，它是一种基于比较模板和靶蛋白距离矩阵的无叠合标准。已经观察到RPF值和GDT-TS/RMSD值有一个很强的相关性。

    Molprobity[10]得分可帮助评估者区分正确和扭曲立体化学特征的模型。整体得分包括四个部分来评估结构定义的准确性：冲突得分，旋转异构体异常得分，拉式构像图偏离得分，拉式构象图符合得分。

    2 CASP10中最佳模板依赖型蛋白质结构预测方法

    目前，常用的蛋白结构预测方法分为三类：①针对高相似序列的同源模建；②针对较低序列相似性的折叠识别；③不依赖于模板而利用物理学原理直接进行从头计算 ......