MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1485074754 · doi:10.3233/978-1-60750-695-9-77

Experimental and Computational Characterization of Disordered States of Proteins

2011· book-chapter· en· W1485074754 sur OpenAlex
Joseph A. Marsh, Julie D. Forman‐Kay

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIOS Press eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacterization (materials science)Computational biologyMaterials scienceComputer scienceNanotechnologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disordered states of proteins include (i) the unfolded states of folded proteins and (ii) the biologically functional intrinsically disordered proteins. Due to the highly dynamic and conformationally heterogeneous nature of disordered states, traditional methods for structural characterization are not directly applicable. Nevertheless, recent years have brought major advances in the experimental characterization of disordered states. In particular, multidimensional NMR methods have proven extremely valuable for improving our understanding of these highly flexible systems. Extensive experimental evidence now supports the idea that disordered states under non-denaturing or mildly denaturing conditions have interesting structural properties that deviate substantially from the random coil-like behavior observed for chemically denatured proteins. In this chapter, we review various experimental techniques for characterizing non-random secondary and tertiary structure in disordered states of proteins. In addition, we discuss recent attempts at combining experimental measurements with computational methods in order to build detailed atomic-level models of various unfolded and intrinsically disordered proteins.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle