BRENDA in 2015: exciting developments in its 25th year of existence
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 BRENDA enzyme information system (http://www.brenda-enzymes.org/) has developed into an elaborate system of enzyme and enzyme-ligand information obtained from different sources, combined with flexible query systems and evaluation tools. The information is obtained by manual extraction from primary literature, text and data mining, data integration, and prediction algorithms. Approximately 300 million data include enzyme function and molecular data from more than 30,000 organisms. The manually derived core contains 3 million data from 77,000 enzymes annotated from 135,000 literature references. Each entry is connected to the literature reference and the source organism. They are complemented by information on occurrence, enzyme/disease relationships from text mining, sequences and 3D structures from other databases, and predicted enzyme location and genome annotation. Functional and structural data of more than 190,000 enzyme ligands are stored in BRENDA. New features improving the functionality and analysis tools were implemented. The human anatomy atlas CAVEman is linked to the BRENDA Tissue Ontology terms providing a connection between anatomical and functional enzyme data. Word Maps for enzymes obtained from PubMed abstracts highlight application and scientific relevance of enzymes. The EnzymeDetector genome annotation tool and the reaction database BKM-react including reactions from BRENDA, KEGG and MetaCyc were improved. The website was redesigned providing new query options.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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