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Enregistrement W1988878165 · doi:10.1002/prot.23220

Ensemble modeling of protein disordered states: Experimental restraint contributions and validation

2011· article· en· W1988878165 sur OpenAlexafffund
Joseph A. Marsh, Julie D. Forman‐Kay

Notice bibliographique

RevueProteins Structure Function and Bioinformatics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStatistical physicsRelaxation (psychology)Intrinsically disordered proteinsEnsemble averageExperimental dataEnsemble learningConformational ensemblesEnsemble forecastingMolecular dynamicsComputer sciencePhysicsBiological systemMaterials scienceChemistryComputational chemistryMathematicsMachine learningNuclear magnetic resonanceStatisticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disordered states of proteins include the biologically functional intrinsically disordered proteins and the unfolded states of normally folded proteins. In recent years, ensemble-modeling strategies using various experimental measurements as restraints have emerged as powerful means for structurally characterizing disordered states. However, these methods are still in their infancy compared with the structural determination of folded proteins. Here, we have addressed several issues important to ensemble modeling using our ENSEMBLE methodology. First, we assessed how calculating ensembles containing different numbers of conformers affects their structural properties. We find that larger ensembles have very similar properties to smaller ensembles fit to the same experimental restraints, thus allowing a considerable speed improvement in our calculations. In addition, we analyzed the contributions of different experimental restraints to the structural properties of calculated ensembles, enabling us to make recommendations about the experimental measurements that should be made for optimal ensemble modeling. The effects of different restraints, most significantly from chemical shifts, paramagnetic relaxation enhancements and small-angle X-ray scattering, but also from other data, underscore the importance of utilizing multiple sources of experimental data. Finally, we validate our ENSEMBLE methodology using both cross-validation and synthetic experimental restraints calculated from simulated ensembles. Our results suggest that secondary structure and molecular size distribution can generally be modeled very accurately, whereas the accuracy of calculated tertiary structure is dependent on the number of distance restraints used.

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)0,010
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,212 · 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
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

Citations120
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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