T3_MM: A Markov Model Effectively Classifies Bacterial Type III Secretion Signals
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Type III Secretion Systems (T3SSs) play important roles in the interaction between gram-negative bacteria and their hosts. T3SSs function by translocating a group of bacterial effector proteins into the host cytoplasm. The details of specific type III secretion process are yet to be clarified. This research focused on comparing the amino acid composition within the N-terminal 100 amino acids from type III secretion (T3S) signal sequences or non-T3S proteins, specifically whether each residue exerts a constraint on residues found in adjacent positions. We used these comparisons to set up a statistic model to quantitatively model and effectively distinguish T3S effectors. RESULTS: In this study, the amino acid composition (Aac) probability profiles conditional on its sequentially preceding position and corresponding amino acids were compared between N-terminal sequences of T3S and non-T3S proteins. The profiles are generally different. A Markov model, namely T3_MM, was consequently designed to calculate the total Aac conditional probability difference, i.e., the likelihood ratio of a sequence being a T3S or a non-T3S protein. With T3_MM, known T3S and non-T3S proteins were found to well approximate two distinct normal distributions. The model could distinguish validated T3S and non-T3S proteins with a 5-fold cross-validation sensitivity of 83.9% at a specificity of 90.3%. T3_MM was also shown to be more robust, accurate, simple, and statistically quantitative, when compared with other T3S protein prediction models. The high effectiveness of T3_MM also indicated the overall Aac difference between N-termini of T3S and non-T3S proteins, and the constraint of Aac exerted by its preceding position and corresponding Aac. AVAILABILITY: An R package for T3_MM is freely downloadable from: http://biocomputer.bio.cuhk.edu.hk/softwares/T3_MM. T3_MM web server: http://biocomputer.bio.cuhk.edu.hk/T3DB/T3_MM.php.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».