Comprehensively designed consensus of standalone secondary structure predictors improves<i>Q</i><sub>3</sub>by over 3%
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
Protein fold is defined by a spatial arrangement of three types of secondary structures (SSs) including helices, sheets, and coils/loops. Current methods that predict SS from sequences rely on complex machine learning-derived models and provide the three-state accuracy (Q3) at about 82%. Further improvements in predictive quality could be obtained with a consensus-based approach, which so far received limited attention. We perform first-of-its-kind comprehensive design of a SS consensus predictor (SScon), in which we consider 12 modern standalone SS predictors and utilize Support Vector Machine (SVM) to combine their predictions. Using a large benchmark data-set with 10 random training-test splits, we show that a simple, voting-based consensus of carefully selected base methods improves Q3 by 1.9% when compared to the best single predictor. Use of SVM provides additional 1.4% improvement with the overall Q3 at 85.6% and segment overlap (SOV3) at 83.7%, when compared to 82.3 and 80.9%, respectively, obtained by the best individual methods. We also show strong improvements when the consensus is based on ab-initio methods, with Q3 = 82.3% and SOV3 = 80.7% that match the results from the best template-based approaches. Our consensus reduces the number of significant errors where helix is confused with a strand, provides particularly good results for short helices and strands, and gives the most accurate estimates of the content of individual SSs in the chain. Case studies are used to visualize the improvements offered by the consensus at the residue level. A web-server and a standalone implementation of SScon are available at http://biomine.ece.ualberta.ca/SSCon/ .
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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) | 0,001 | 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