In-silico prediction of disorder content using hybrid sequence representation
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
BACKGROUND: Intrinsically disordered proteins play important roles in various cellular activities and their prevalence was implicated in a number of human diseases. The knowledge of the content of the intrinsic disorder in proteins is useful for a variety of studies including estimation of the abundance of disorder in protein families, classes, and complete proteomes, and for the analysis of disorder-related protein functions. The above investigations currently utilize the disorder content derived from the per-residue disorder predictions. We show that these predictions may over-or under-predict the overall amount of disorder, which motivates development of novel tools for direct and accurate sequence-based prediction of the disorder content. RESULTS: We hypothesize that sequence-level aggregation of input information may provide more accurate content prediction when compared with the content extracted from the local window-based residue-level disorder predictors. We propose a novel predictor, DisCon, that takes advantage of a small set of 29 custom-designed descriptors that aggregate and hybridize information concerning sequence, evolutionary profiles, and predicted secondary structure, solvent accessibility, flexibility, and annotation of globular domains. Using these descriptors and a ridge regression model, DisCon predicts the content with low, 0.05, mean squared error and high, 0.68, Pearson correlation. This is a statistically significant improvement over the content computed from outputs of ten modern disorder predictors on a test dataset with proteins that share low sequence identity with the training sequences. The proposed predictive model is analyzed to discuss factors related to the prediction of the disorder content. CONCLUSIONS: DisCon is a high-quality alternative for high-throughput annotation of the disorder content. We also empirically demonstrate that the DisCon's predictions can be used to improve binary annotations of the disordered residues from the real-value disorder propensities generated by current residue-level disorder predictors. The web server that implements the DisCon is available at http://biomine.ece.ualberta.ca/DisCon/.
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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