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Enregistrement W1986165966 · doi:10.1107/s0907444900002936

Optimizing<i>DREAR</i>and<i>SnB</i>parameters for determining Se-atom substructures

2000· article· en· W1986165966 sur OpenAlexaff
P. Lynne Howell, R. H. Blessing, G. David Smith, Charles M. Weeks

Notice bibliographique

RevueActa Crystallographica Section D Biological Crystallography · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEnzyme Structure and Function
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésPhaserAnomalous scatteringSubstructureDiffractionResolution (logic)WavelengthData reductionAlgorithmReduction (mathematics)Computer scienceComputational physicsOpticsStatisticsMathematicsPhysicsArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The determination of the anomalous scattering substructure is the first essential step in any successful macromolecular structure determination using the multiwavelength anomalous diffraction (MAD) technique. The diffE method of calculating difference Es in conjunction with SnB has had considerable success in determining large Se-atom substructures. An investigation of the parameters used in both the data-reduction and error-analysis routines (DREAR) as well as the SnB phasing process itself was undertaken to optimize these parameters for more efficient use of the procedure. Two sets of selenomethionyl S-adenosylhomocysteine hydrolase MAD data were used as test data. The elimination of all erroneously large differences prior to phasing was found to be critical and the best results were obtained from accurate highly redundant intensity measurements. The high-resolution data collected in the typical MAD experiment are sufficient, but the inclusion of low-resolution data below 20 A improved the success rate considerably. Although the best results have been obtained from single-wavelength peak anomalous diffraction data alone, independent SnB analysis of data measured at other wavelengths can provide confirmation for questionable sites.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations18
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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