The RCI server: rapid and accurate calculation of protein flexibility using chemical shifts
Notice bibliographique
Résumé
Protein motions play important roles in numerous biological processes such as enzyme catalysis, muscle contractions, antigen-antibody interactions, gene regulation and virus assembly. Knowledge of protein flexibility is also important in rational drug design, protein docking and protein engineering. However, the experimental measurement of protein motions is often difficult, requiring sophisticated experiments, complex data analysis and detailed information about the protein's tertiary structure. As a result, there is a considerable interest in developing simpler, more effective ways of quantifying protein flexibility. Recently, we described a method, called the random coil index (RCI), which is able to quantitatively estimate backbone root mean square fluctuations (RMSFs) of structural ensembles and order parameters using only chemical shifts. The RCI method is very fast (<5 s) and exceedingly robust. It also offers an excellent alternative to traditional methods of measuring protein flexibility. We have recently extended the RCI concept and implemented it as a web server. This server allows facile, accurate and fully automated predictions of MD RMSF values, NMR RMSF values and model-free order parameters (S2) directly from chemical shift assignments. It also performs automatic chemical shift re-referencing to ensure consistency and reproducibility. On average, the correlation between RCI predictions and experimentally obtained motional amplitudes is within the range from 0.77 to 0.82. The server is available at http://wishart.biology.ualberta.ca/rci.
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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 | 0,002 | 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 ».