FunSecKB2: a fungal protein subcellular location knowledgebase
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
FunSecKB2 is an improved and updated version of the fungal secretome and subcellular proteome, i. e. protein subcellular location, knowledgebase. The fungal protein sequence data were retrieved from UniProtKB, consisting of nearly 2 million entries with 167 species having a complete proteome. The assignments of protein subcellular locations were based on curated information and prediction using seven computational tools. The tools used for subcellular location prediction include SignalP, WoLF PSORT, Phobius, TargetP, TMHMM, FragAnchor, and PS-Scan. Secreted proteins, i.e. secretomes, along with 15 other subcellular proteomes were predicted. The database can be searched by users using several different types of identifiers, gene name or keyword(s). A subcellular proteome from a species can be searched or downloaded. BLAST searching whole fungal protein data or secretomes is available. Community annotation of subcelluar locations based on experimental evidence is also supported. A primary analysis revealed that the secretome size of a fungal species is one of the determining factors to its lifestyle. The Gene Ontology and protein domain analysis of fungal secretomes revealed that fungal secretomes contain a large number of hydrolases, peptidases, oxidoreductases, and lysases, which may have potential applications in bio-processing of chemical wastes or biofuel production. The database provides an important and rich resource for the fungal community looking for protein subcellular location information and performing comparative subcellular proteome analysis. Database URL: http://proteomics.ysu.edu/secretomes/fungi2/index.php
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.
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 | 0,000 | 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