PhosSNP for Systematic Analysis of Genetic Polymorphisms That Influence Protein Phosphorylation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We are entering the era of personalized genomics as breakthroughs in sequencing technology have made it possible to sequence or genotype an individual person in an efficient and accurate manner. Preliminary results from HapMap and other similar projects have revealed the existence of tremendous genetic variations among world populations and among individuals. It is important to delineate the functional implication of such variations, i.e. whether they affect the stability and biochemical properties of proteins. It is also generally believed that the genetic variation is the main cause for different susceptibility to certain diseases or different response to therapeutic treatments. Understanding genetic variation in the context of human diseases thus holds the promise for "personalized medicine." In this work, we carried out a genome-wide analysis of single nucleotide polymorphisms (SNPs) that could potentially influence protein phosphorylation characteristics in human. Here, we defined a phosphorylation-related SNP (phosSNP) as a non-synonymous SNP (nsSNP) that affects the protein phosphorylation status. Using an in-house developed kinase-specific phosphorylation site predictor (GPS 2.0), we computationally detected that approximately 70% of the reported nsSNPs are potential phosSNPs. More interestingly, approximately 74.6% of these potential phosSNPs might also induce changes in protein kinase types in adjacent phosphorylation sites rather than creating or removing phosphorylation sites directly. Taken together, we proposed that a large proportion of the nsSNPs might affect protein phosphorylation characteristics and play important roles in rewiring biological pathways. Finally, all phosSNPs were integrated into the PhosSNP 1.0 database, which was implemented in JAVA 1.5 (J2SE 5.0). The PhosSNP 1.0 database is freely available for academic researchers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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