A GRAPH-BASED AUTOMATED NMR BACKBONE RESONANCE SEQUENTIAL ASSIGNMENT
Notice bibliographique
Résumé
The success in backbone resonance sequential assignment is fundamental to protein three dimensional structure determination via NMR spectroscopy. Such a sequential assignment can roughly be partitioned into three separate steps, which are grouping resonance peaks in multiple spectra into spin systems, chaining the resultant spin systems into strings, and assigning strings of spin systems to non-overlapping consecutive amino acid residues in the target protein. Separately dealing with these three steps has been adopted in many existing assignment programs, and it works well on protein NMR data that is close to ideal quality, while only moderately or even poorly on most real protein datasets, where noises as well as data degeneracy occur frequently. We propose in this work to partition the sequential assignment not into physical steps, but only virtual steps, and use their outputs to cross validate each other. The novelty lies in the places where the ambiguities in the grouping step will be resolved in finding the highly confident strings in the chaining step, and the ambiguities in the chaining step will be resolved by examining the mappings of strings in the assignment step. In such a way, all ambiguities in the sequential assignment will be resolved globally and optimally. The resultant assignment program is called GASA, which was compared to several recent similar developments RIBRA, MARS, PACES and a random graph approach. The performance comparisons with these works demonstrated that GASA might be more promising for practical 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».