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Enregistrement W2097271989 · doi:10.1002/prot.24356

Community-wide evaluation of methods for predicting the effect of mutations on protein-protein interactions

2013· article· en· W2097271989 sur OpenAlexafffund
Rocco Moretti, Sarel J. Fleishman, Rudi Agius, Mieczyslaw Torchala, Paul A. Bates, Panagiotis L. Kastritis, João Rodrigues, Mikaël Trellet, Alexandre M. J. J. Bonvin, Meng Cui, Marianne Rooman, Dimitri Gillis, Yves Dehouck, Iain H. Moal, Miguel Romero‐Durana, Laura Pérez‐Cano, Chiara Pallara, Brian Jiménez‐García, Juan Fernández‐Recio, Samuel Coulbourn Flores, Michael S. Pacella, Krishna Praneeth Kilambi, Jeffrey J. Gray, Petr Popov, Sergei Grudinin, Juan Esquivel‐Rodríguez, Daisuke Kihara, Nan Zhao, Dmitry Korkin, Xiaolei Zhu, Omar Demerdash, Julie C. Mitchell, Eiji Kanamori, Yuko Tsuchiya, Haruki Nakamura, Hasup Lee, Hahnbeom Park, Chaok Seok, Jamica Sarmiento, Shide Liang, Shunsuke Teraguchi, Daron M. Standley, Hiromitsu Shimoyama, Genki Terashi, Mayuko Takeda‐Shitaka, Mitsuo Iwadate, Hideaki Umeyama, Dmitri Beglov, David Hall, Dima Kozakov, Sándor Vajda, Brian G. Pierce, Howook Hwang, Thom Vreven, Zhiping Weng, Yangyu Huang, Haotian Li, Xiufeng Yang, Xiaofeng Ji, Shiyong Liu, Yi Xiao, Martin Zacharias, Sanbo Qin, Huan‐Xiang Zhou, Sheng‐You Huang, Xiaoqin Zou, Sameer Velankar, Joël Janin, Shoshana J. Wodak, David Baker

Notice bibliographique

RevueProteins Structure Function and Bioinformatics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDefense Threat Reduction AgencyNational Institute of General Medical SciencesCancer Research UKHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésLibrary scienceProtein chemistryChemistryComputer scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community-wide blind prediction experiments such as CAPRI and CASP provide an objective measure of the current state of predictive methodology. Here we describe a community-wide assessment of methods to predict the effects of mutations on protein-protein interactions. Twenty-two groups predicted the effects of comprehensive saturation mutagenesis for two designed influenza hemagglutinin binders and the results were compared with experimental yeast display enrichment data obtained using deep sequencing. The most successful methods explicitly considered the effects of mutation on monomer stability in addition to binding affinity, carried out explicit side-chain sampling and backbone relaxation, evaluated packing, electrostatic, and solvation effects, and correctly identified around a third of the beneficial mutations. Much room for improvement remains for even the best techniques, and large-scale fitness landscapes should continue to provide an excellent test bed for continued evaluation of both existing and new prediction methodologies.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,290 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations93
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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