Docking and scoring protein interactions: CAPRI 2009
Notice bibliographique
Résumé
Protein docking algorithms are assessed by evaluating blind predictions performed during 2007-2009 in Rounds 13-19 of the community-wide experiment on critical assessment of predicted interactions (CAPRI). We evaluated the ability of these algorithms to sample docking poses and to single out specific association modes in 14 targets, representing 11 distinct protein complexes. These complexes play important biological roles in RNA maturation, G-protein signal processing, and enzyme inhibition and function. One target involved protein-RNA interactions not previously considered in CAPRI, several others were hetero-oligomers, or featured multiple interfaces between the same protein pair. For most targets, predictions started from the experimentally determined structures of the free (unbound) components, or from models built from known structures of related or similar proteins. To succeed they therefore needed to account for conformational changes and model inaccuracies. In total, 64 groups and 12 web-servers submitted docking predictions of which 4420 were evaluated. Overall our assessment reveals that 67% of the groups, more than ever before, produced acceptable models or better for at least one target, with many groups submitting multiple high- and medium-accuracy models for two to six targets. Forty-one groups including four web-servers participated in the scoring experiment with 1296 evaluated models. Scoring predictions also show signs of progress evidenced from the large proportion of correct models submitted. But singling out the best models remains a challenge, which also adversely affects the ability to correctly rank docking models. With the increased interest in translating abstract protein interaction networks into realistic models of protein assemblies, the growing CAPRI community is actively developing more efficient and reliable docking and scoring methods for everyone to use.
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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 | 0,022 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».