Objective sequence-based subfamily classifications of mouse homeodomains reflect their in vitro DNA-binding preferences
Notice bibliographique
Résumé
Classifying proteins into subgroups with similar molecular function on the basis of sequence is an important step in deriving reliable functional annotations computationally. So far, however, available classification procedures have been evaluated against protein subgroups that are defined by experts using mainly qualitative descriptions of molecular function. Recently, in vitro DNA-binding preferences to all possible 8-nt DNA sequences have been measured for 178 mouse homeodomains using protein-binding microarrays, offering the unprecedented opportunity of evaluating the classification methods against quantitative measures of molecular function. To this end, we automatically derive homeodomain subtypes from the DNA-binding data and independently group the same domains using sequence information alone. We test five sequence-based methods, which use different sequence-similarity measures and algorithms to group sequences. Results show that methods that optimize the classification robustness reflect well the detailed functional specificity revealed by the experimental data. In some of these classifications, 73-83% of the subfamilies exactly correspond to, or are completely contained in, the function-based subtypes. Our findings demonstrate that certain sequence-based classifications are capable of yielding very specific molecular function annotations. The availability of quantitative descriptions of molecular function, such as DNA-binding data, will be a key factor in exploiting this potential in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».