TopFIND 2.0--linking protein termini with proteolytic processing and modifications altering protein function
Notice bibliographique
Résumé
Protein termini provide critical insights into the functional state of individual proteins. With recent advances in specific proteomics approaches to enrich for N- and C-terminomes, the global analysis of whole terminomes at a proteome-wide scale is now possible. Information on the actual N- and C-termini of proteins in vivo and any post-translational modifications, including their generation by proteolytic processing, is rapidly accumulating. To access this information we present version 2.0 of TopFIND (http://clipserve.clip.ubc.ca/topfind), a knowledgebase for protein termini, terminus modifications and underlying proteolytic processing. Built on a protein-centric framework TopFIND covers five species: Homo sapiens, Mus musculus, Arabidopsis thaliana, Saccharomyces cerevisiae and Escherichia coli and incorporates information from curated community submissions, publications, UniProtKB and MEROPS. Emphasis is placed on the detailed description and classification of evidence supporting the reported identification of each cleavage site, terminus and modification. A suite of filters can be applied to select supporting evidence. A dynamic network representation of the relationship between proteases, their substrates and inhibitors as well as visualization of protease cleavage site specificities complements the information displayed. Hence, TopFIND supports in depth investigation of protein termini information to spark new hypotheses on protein function by correlating cleavage events and termini with protein domains and mutations.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,016 |
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 ».