DetoxiProt: an integrated database for detoxification proteins
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Detoxification proteins are a class of proteins for degradation and/or elimination of endogenous and exogenous toxins or medicines, as well as reactive oxygen species (ROS) produced by these materials. Most of these proteins are generated as a response to the stimulation of toxins or medicines. They are essential for the clearance of harmful substances and for maintenance of physiological balance in organisms. Thus, it is important to collect and integrate information on detoxification proteins. RESULTS: To store, retrieve and analyze the information related to their features and functions, we developed the DetoxiProt, a comprehensive database for annotation of these proteins. This database provides detailed introductions about different classes of the detoxification proteins. Extensive annotations of these proteins, including sequences, structures, features, inducers, inhibitors, substrates, chromosomal location, functional domains as well as physiological-biochemical properties were generated. Furthermore, pre-computed BLAST results, multiple sequence alignments and evolutionary trees for detoxification proteins are also provided for evolutionary study of conserved function and pathways. The current version of DetoxiProt contains 5956 protein entries distributed in 628 organisms. An easy to use web interface was designed, so that annotations about each detoxification protein can be retrieved by browsing with a specific method or by searching with different criteria. CONCLUSIONS: DetoxiProt provides an effective and efficient way of accessing the detoxification protein sequences and other high-quality information. This database would be a valuable source for toxicologists, pharmacologists and medicinal chemists. DetoxiProt database is freely available at http://lifecenter.sgst.cn/detoxiprot/.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,022 |
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 ».