In Silico Proteomic Functional Re-annotation of <i>Escherichia coli</i> K-12 using Dynamic Biological Data Fusion Strategy
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.
Notice bibliographique
Résumé
Escherichia coli , one of the favorite model organisms, was initially annotated in 1997 and re-annotated in 2007. Although years of intensive research is being carried out on E. coli genome, still complete and accurate functional information of this organism is not available. In E. coli , about 40% of the protein sequences have been annotated as hypothetical proteins, because of lack of information. Hence, such sequences require advanced computational strategies and derive clues on their biological role. Herein, we have carried out re-annotation of the complete genome of E. coli K-12 using “Dynamic biological data fusion method”. It is a computational strategy we typically applied for combining the heterogeneous biological data sources to maximize knowledge sharing and generating the intersection of data sets. Functional re-annotation results reported in this paper help us to present high quality data on complete proteome of E. coli K-12. We have updated all the protein coding genes from previous annotation work and tried to assign new or more precise functions, wherever possible. About 29% of the protein sequences of E. coli which have been previously annotated as unclear / unknown (hypothetical; without functions) have now been assigned with clear / known functions. Further, the analysis also resulted in the revision of the protein sequences that have been found to be false positive or poorly annotated. Information from this work is made available as a database, “REC-DB, which will remain a useful repository with accurate and updated functional information. Availability: REC-DB is publicly available at http://192.168.2.168/recdb/index.html
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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