Improve the Prediction of RNA-Binding Residues Using Structural Neighbours
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The interactions between RNA-binding proteins (RBPs) with RNA play key roles in managing some of the cell's basic functions. The identification and prediction of RNA binding sites is important for understanding the RNA-binding mechanism. Computational approaches are being developed to predict RNA-binding residues based on the sequence- or structure-derived features. To achieve higher prediction accuracy, improvements on current prediction methods are necessary. We identified that the structural neighbors of RNA-binding and non-RNA-binding residues have different amino acid compositions. Combining this structure-derived feature with evolutionary (PSSM) and other structural information (secondary structure and solvent accessibility) significantly improves the predictions over existing methods. Using a multiple linear regression approach and 6-fold cross validation, our best model can achieve an overall correct rate of 87.8% and MCC of 0.47, with a specificity of 93.4%, correctly predict 52.4% of the RNA-binding residues for a dataset containing 107 non-homologous RNA-binding proteins. Compared with existing methods, including the amino acid compositions of structure neighbors lead to clearly improvement. A web server was developed for predicting RNA binding residues in a protein sequence (or structure),which is available at http://mcgill.3322.org/RNA/.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle