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Enregistrement W2102198073 · doi:10.1007/s10858-015-9953-4

The second round of Critical Assessment of Automated Structure Determination of Proteins by NMR: CASD-NMR-2013

2015· article· en· W2102198073 sur OpenAlexaff
Antonio Rosato, Wim Vranken, Rasmus H. Fogh, Timothy J. Ragan, Roberto Tejero, Kari Pederson, Hsiau‐Wei Lee, James H. Prestegard, Adelinda Yee, Bin Wu, Alexander Lemak, Scott Houliston, C.H. Arrowsmith, Michael A. Kennedy, Thomas Acton, Rong Xiao, Gaohua Liu, G.T. Montelione, Geerten W. Vuister

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomolecular NMR · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensStructural Genomics ConsortiumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthInnoviris
Mots-clésTwo-dimensional nuclear magnetic resonance spectroscopySet (abstract data type)Data setComputer scienceChemistryPattern recognition (psychology)Artificial intelligenceStereochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The second round of the community-wide initiative Critical Assessment of automated Structure Determination of Proteins by NMR (CASD-NMR-2013) comprised ten blind target datasets, consisting of unprocessed spectral data, assigned chemical shift lists and unassigned NOESY peak and RDC lists, that were made available in both curated (i.e. manually refined) or un-curated (i.e. automatically generated) form. Ten structure calculation programs, using fully automated protocols only, generated a total of 164 three-dimensional structures (entries) for the ten targets, sometimes using both curated and un-curated lists to generate multiple entries for a single target. The accuracy of the entries could be established by comparing them to the corresponding manually solved structure of each target, which was not available at the time the data were provided. Across the entire data set, 71 % of all entries submitted achieved an accuracy relative to the reference NMR structure better than 1.5 Å. Methods based on NOESY peak lists achieved even better results with up to 100% of the entries within the 1.5 Å threshold for some programs. However, some methods did not converge for some targets using un-curated NOESY peak lists. Over 90% of the entries achieved an accuracy better than the more relaxed threshold of 2.5 Å that was used in the previous CASD-NMR-2010 round. Comparisons between entries generated with un-curated versus curated peaks show only marginal improvements for the latter in those cases where both calculations converged.

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0070,013
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,011

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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