Prediction of phosphotyrosine signaling networks using a scoring matrix-assisted ligand identification approach
Notice bibliographique
Résumé
Systematic identification of binding partners for modular domains such as Src homology 2 (SH2) is important for understanding the biological function of the corresponding SH2 proteins. We have developed a worldwide web-accessible computer program dubbed SMALI for scoring matrix-assisted ligand identification for SH2 domains and other signaling modules. The current version of SMALI harbors 76 unique scoring matrices for SH2 domains derived from screening oriented peptide array libraries. These scoring matrices are used to search a protein database for short peptides preferred by an SH2 domain. An experimentally determined cut-off value is used to normalize an SMALI score, therefore allowing for direct comparison in peptide-binding potential for different SH2 domains. SMALI employs distinct scoring matrices from Scansite, a popular motif-scanning program. Moreover, SMALI contains built-in filters for phosphoproteins, Gene Ontology (GO) correlation and colocalization of subject and query proteins. Compared to Scansite, SMALI exhibited improved accuracy in identifying binding peptides for SH2 domains. Applying SMALI to a group of SH2 domains identified hundreds of interactions that overlap significantly with known networks mediated by the corresponding SH2 proteins, suggesting SMALI is a useful tool for facile identification of signaling networks mediated by modular domains that recognize short linear peptide motifs.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».