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Enregistrement W2087940903 · doi:10.1107/s090744490602899x

Introduction and validation of an invariom database for amino-acid, peptide and protein molecules

2006· article· en· W2087940903 sur OpenAlexfundno aff
Birger Dittrich, Christian B. Hübschle, Peter Luger, Mark A. Spackman

Notice bibliographique

RevueActa Crystallographica Section D Biological Crystallography · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEnzyme Structure and Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlzheimer Society Research ProgramDeutsche ForschungsgemeinschaftAustralian Synchrotron
Mots-clésDatabaseMoleculeAmino acidChemistryCrystallographyPeptideYield (engineering)Atom (system on chip)Materials scienceComputer sciencePhysicsOrganic chemistryThermodynamicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A database of invarioms for structural refinement of amino-acid, oligopeptide and protein molecules is presented. The spherical scattering factors of the independent atom or promolecule model are replaced by ;individual' aspherical scattering factors that take into account the chemical environment of a bonded atom. All amino acids were analysed in terms of their invariom fragments. In order to generate 73 database entries that cover this class of compounds, 37 model compounds were geometry-optimized and theoretical structure factors were calculated. Multipole refinements were then performed on these theoretical structure factors to yield the invariom database. Validation of this database on an extensive number of experimental small-molecule crystal structures of varying quality and resolution shows that invariom modelling improves various figures of merit. Differences in figures of merit between invariom and promolecule models give insight into the importance of disorder for future protein-invariom refinements. The suitability of structural data for application of invarioms can be predicted by Cruickshank's diffraction-component precision index [Cruickshank (1999), Acta Cryst. D55, 583-601].

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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