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Enregistrement W2012223636 · doi:10.1126/scisignal.1159433

Linear Motif Atlas for Phosphorylation-Dependent Signaling

2008· article· en· W2012223636 sur OpenAlexaff
Martin L. Miller, Lars Juhl Jensen, Francesca Diella, Claus Jørgensen, Michele Tinti, Lei Li, Marilyn S. Hsiung, Sirlester A. Parker, Jennifer Bordeaux, Thomas Sicheritz‐Pontén, Marina Olhovsky, Adrian Pasculescu, Jes Alexander, Stefan Knapp, Nikolaj Blom, Peer Bork, Shawn Li, Gianni Cesareni, Tony Pawson, Benjamin E. Turk, Michael B. Yaffe, Søren Brunak, Rune Linding

Notice bibliographique

RevueScience Signaling · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématique14-3-3 protein interactions
Établissements canadiensWestern UniversityMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute of General Medical SciencesWellcome Trust
Mots-clésPhosphorylationKinaseCell biologySequence motifMotif (music)Atlas (anatomy)Signal transductionIn vivoIn vitroBiologyComputational biologyChemistryBiochemistryGeneticsGeneAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systematic and quantitative analysis of protein phosphorylation is revealing dynamic regulatory networks underlying cellular responses to environmental cues. However, matching these sites to the kinases that phosphorylate them and the phosphorylation-dependent binding domains that may subsequently bind to them remains a challenge. NetPhorest is an atlas of consensus sequence motifs that covers 179 kinases and 104 phosphorylation-dependent binding domains [Src homology 2 (SH2), phosphotyrosine binding (PTB), BRCA1 C-terminal (BRCT), WW, and 14-3-3]. The atlas reveals new aspects of signaling systems, including the observation that tyrosine kinases mutated in cancer have lower specificity than their non-oncogenic relatives. The resource is maintained by an automated pipeline, which uses phylogenetic trees to structure the currently available in vivo and in vitro data to derive probabilistic sequence models of linear motifs. The atlas is available as a community resource (http://netphorest.info).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,031

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations461
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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