A statistically derived parameterization for the collagen triple‐helix
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Notice bibliographique
Résumé
The triple-helix is a unique secondary structural motif found primarily within the collagens. In collagen, it is a homo- or hetero-tripeptide with a repeating primary sequence of (Gly-X-Y)(n), displaying characteristic peptide backbone dihedral angles. Studies of bulk collagen fibrils indicate that the triple-helix must be a highly repetitive secondary structure, with very specific constraints. Primary sequence analysis shows that most collagen molecules are primarily triple-helical; however, no high-resolution structure of any entire protein is yet available. Given the drastic morphological differences in self-assembled collagen structures with subtle changes in assembly conditions, a detailed knowledge of the relative locations of charged and sterically bulky residues in collagen is desirable. Its repetitive primary sequence and highly conserved secondary structure make collagen, and the triple-helix in general, an ideal candidate for a general parameterization for prediction of residue locations and for the use of a helical wheel in the prediction of residue orientation. Herein, a statistical analysis of the currently available high-resolution X-ray crystal structures of model triple-helical peptides is performed to produce an experimentally based parameter set for predicting peptide backbone and C(beta) atom locations for the triple-helix. Unlike existing homology models, this allows easy prediction of an entire triple-helix structure based on all existing high-resolution triple-helix structures, rather than only on a single structure or on idealized parameters. Furthermore, regional differences based on the helical propensity of residues may be readily incorporated. The parameter set is validated in terms of the predicted bond lengths, backbone dihedral angles, and interchain hydrogen bonding.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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