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Enregistrement W2090663005 · doi:10.1186/1753-6561-8-s2-s1

Understanding the sequence requirements of protein families: insights from the BioVis 2013 contests

2014· article· en· W2090663005 sur OpenAlexaff
William C. Ray, R. Wolfgang Rumpf, Brandon J. Sullivan, Nicholas Callahan, Thomas J. Magliery, Raghu Machiraju, Bang Wong, Martin Krzywinski, Christopher W. Bartlett

Notice bibliographique

RevueBMC Proceedings · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesResearch Institute, Nationwide Children's HospitalNationwide Children's HospitalOhio State University
Mots-clésMedicineSequence (biology)Computational biologyBioinformaticsGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In 2011, the BioVis symposium of the IEEE VisWeek conferences inaugurated a new variety of data analysis contest. Aimed at fostering collaborations between computational scientists and biologists, the BioVis contest provided real data from biological domains with emerging visualization needs, in the hope that novel approaches would result in powerful new tools for the community. In 2011 and 2012 the theme of these contests was expression Quantitative Trait Locus analysis, within and across tissues respectively. In 2013 the topic was updated to protein sequence and mutation visualization. METHODS: The contest was framed in the context of a real protein with numerous mutations that had lost function, and the question posed "what minimal set of changes would you propose to rescue function, or how could you support a biologist attempting to answer that question?". The data was grounded in actual experimental results in triosephosphate isomerase(TIM) enzymes. Seven teams composed of 36 individuals submitted entries with proposed solutions and approaches to the challenge. Their contributions ranged from careful analysis of the visualization and analytical requirements for the problem through integration of existing tools for analyzing the context and consequences of protein mutations, to completely new tools addressing the problem. RESULTS: Judges found valuable and novel contributions in each of the entries, including interesting ways to hierarchicalize the protein into domains of informational interaction, tools for simultaneously understanding both sequential and spatial order, and approaches for conveying some types of inter-residue dependencies. In this manuscript we document the problem presented to the contestants, summarize the biological contributions of their entries, and suggest opportunities that this work has highlighted for even more improved tools in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,146 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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