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