MULTIRESOLUTION ANALYSIS UNCOVERS HIDDEN CONSERVATION OF PROPERTIES IN STRUCTURALLY AND FUNCTIONALLY SIMILAR PROTEINS
Notice bibliographique
Résumé
Physicochemcial properties of amino acids are important factors in determining protein structure and function. Most approaches make use of averaged properties over entire domains or even proteins to analyze their structure or function. This level of coarseness tends to hide the richness of the variability in the different properties across functional domains. This paper studies the conservation of physicochemical properties in a functionally similar family of proteins using a novel wavelet-based technique known as multiresolution analysis. Such an analysis can help uncover characteristics that can otherwise remain hidden. We have studied the protein kinase family of sequences and our findings are as follows: (a) a number of different properties are conserved over the functional catalytic domain irrespective of the sequence identities; (b) conservation of properties can be observed at different frequency levels and they agree well with the known structural/functional properties of the subdomains for the protein kinase family; (c) structural differences between the different kinase family members are reflected in the waveforms; and (d) functionally important mutations show distortions in the waveforms of conserved properties. The potential usefulness of the above findings in identifying functionally similar sequences in the twilight and midnight zones is demonstrated through a simple prediction model for the protein kinase family which achieved a recall of 93.7% and a precision of 96.75% in cross-validation tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».