Piecing together the structure–function puzzle: Experiences in structure‐based functional annotation of hypothetical proteins
Notice bibliographique
Résumé
The combination of genomic sequencing with structural genomics has provided a wealth of new structures for previously uncharacterized ORFs, more commonly referred to as hypothetical proteins. This rapid growth has been the direct result of high-throughput, automated approaches in both the identification of new ORFs and the determination of high-resolution 3-D protein structures. A significant bottleneck is reached, however, at the stage of functional annotation in that the assignment of function is not readily automatable. It is often the case that the initial structural analysis at best indicates a functional family for a given hypothetical protein, but further identification of a relevant ligand or substrate is impeded by the diversity of function in a particular structural classification of proteins family, a highly selective and specific ligand-binding site, or the identification of a novel protein fold. Our approach to the functional annotation of hypothetical proteins relies on the combination of structural information with additional bioinformatics evidence garnered from operon prediction, loose functional information of additional operon members, conservation of catalytic residues, as well as cocrystallization trials and virtual ligand screening. The synthesis of all available information for each protein has permitted the functional annotation of several hypothetical proteins from Escherichia coli and each assignment has been confirmed through generally accepted biochemical methods.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».