Search for folding nuclei in native protein structures
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
UNLABELLED: The problem of finding folding nuclei (a set of native contacts that play an important role in folding) along with identifying folding pathways (a time-ordered sequence of folding events) of proteins is one of the most important problems in protein chemistry. Here we propose a novel and simple approach to address this problem as follows: given the topology of the native state, identify native contacts that form folding nuclei based on a graph-theoretical approach that considers effective contact order (effective loop closure) as its objective function. MOTIVATION: A number of computational methods for the prediction of folding nuclei already exists in the literature, but most of them rely on restrictive assumptions about the nature of nuclei or the process of folding. Our motivation is to develop a simple, efficient and robust algorithm to find an ensemble of pathways with the lowest effective contact order and to identify contacts that are crucial for folding. RESULTS: Our approach is different from the previously used methods in that it uses efficient graph algorithms and does not formulate restrictive assumptions about folding nuclei. Our predictions provide more details concerning the protein folding pathway than most other methods in the literature. We demonstrate the success of our approach by predicting folding nuclei for a dataset of proteins for which experimental kinetic data is available. We show that our method compares favourably with other methods in the literature and that its results agree with experimental results. AVAILABILITY: The executable for the proposed algorithm is available at http://www.cs.ubc.ca/~/foldingnuclei.html
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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