La evaluación de calidad del modelo (MQA), que selecciona estructuras cercanas a la nativa de los modelos estructurales, es un proceso importante en la predicción de la estructura terciaria de proteínas. La red neuronal convolucional tridimensional (3DCNN) se aplicó a la tarea, pero el rendimiento fue comparable a los métodos existentes porque solo usaba características de tipo átomo como entrada. Por lo tanto, agregamos características basadas en perfiles de secuencia, que también se utilizan en otros métodos, para mejorar el rendimiento. Desarrollamos un método MQA de un solo modelo para estructuras de proteínas basado en 3DCNN utilizando características basadas en perfiles de secuencia, es decir, P3CMQA. La evaluación del rendimiento utilizando un conjunto de datos CASP13 mostró que las características basadas en perfiles mejoraron el rendimiento de la evaluación, y el método propuesto fue mejor que los métodos actuales de MQA de un solo modelo disponibles, incluido el método anterior basado en 3DCNN. También implementamos una interfaz web del método para hacerlo más amigable para el usuario.