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Enregistrement W1968170288 · doi:10.1021/cg700696h

The Biological Crystallization Resource: Facilitating Knowledge-Based Protein Crystallizations

2007· article· en· W1968170288 sur OpenAlexaff
Chunmin Li, Kevin L. Kirkwood, Gary D. Brayer

Notice bibliographique

RevueCrystal Growth & Design · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEnzyme Structure and Function
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrystallizationComputer scienceDatabaseData miningResource (disambiguation)Set (abstract data type)SoftwareChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Biological Crystallization Resource (BCR) is a fully standardized, searchable, and comprehensive database of known crystallization conditions of biological macromolecular structures determined by X-ray crystallographic techniques, with a current total of over 18 000 entries. It was created to facilitate the discovery of the relationships between the properties of biological molecules and their optimal crystallization conditions. Construction and maintenance of the database make use of advanced data mining and manipulation techniques, with the associated software being capable of executing single or multiple parameter searches of database entries to determine optimal crystallization conditions for new targets of structural studies. It is a knowledge-based approach to deriving crystallization conditions designed to improve upon the very limited success rates observed for the random sparse matrix based screening methods currently widely employed in the field. Test results clearly demonstrate the predictive ability of BCR-derived knowledge-based crystallization screens, which not only deliver a more focused set of trial conditions but also the expectation of much higher crystallization success rates. The full BCR database, a comprehensive manual, and example demonstration are available at the following Web site: http://www.growacrystal.com .

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,889

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,225 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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