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Enregistrement W2103107485 · doi:10.1039/c4cs00048j

The OPEP protein model: from single molecules, amyloid formation, crowding and hydrodynamics to DNA/RNA systems

2014· review· en· W2103107485 sur OpenAlexafffund
Fabio Sterpone, Simone Melchionna, Pierre Tufféry, Samuela Pasquali, Normand Mousseau, Tristan Cragnolini, Yassmine Chebaro, Jean‐François St‐Pierre, Maria Kalimeri, Alessandro Barducci, Yoann Laurin, Alex Tek, Marc Baaden, Phuong H. Nguyen, Philippe Derreumaux

Notice bibliographique

RevueChemical Society Reviews · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesGrand Équipement National De Calcul IntensifInstitut Universitaire de FranceCentre National de la Recherche ScientifiqueAlzheimer SocietyInfrastructures en Biologie Santé et AgronomieFudan UniversitySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungUniversité Paris DiderotAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésAmyloid fibrilRNADNABiophysicsAmyloid (mycology)CrowdingChemistryComputational biologyNanotechnologyBiological systemAmyloid βMaterials scienceBiologyBiochemistryNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The OPEP coarse-grained protein model has been applied to a wide range of applications since its first release 15 years ago. The model, which combines energetic and structural accuracy and chemical specificity, allows the study of single protein properties, DNA-RNA complexes, amyloid fibril formation and protein suspensions in a crowded environment. Here we first review the current state of the model and the most exciting applications using advanced conformational sampling methods. We then present the current limitations and a perspective on the ongoing developments.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations154
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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