ConPred II: a consensus prediction method for obtaining transmembrane topology models with high reliability
Notice bibliographique
Résumé
ConPred II (http://bioinfo.si.hirosaki-u.ac.jp/~ConPred2/) is a server for the prediction of transmembrane (TM) topology [i.e. the number of TM segments (TMSs), TMS positions and N-tail location] based on a consensus approach by combining the results of several proposed methods. The ConPred II system is constructed from ConPred_elite and ConPred_all (previously named ConPred), proposed earlier by our group. The prediction accuracy of ConPred_elite is almost 100%, which is achieved by sacrificing the prediction coverage (20-30%). ConPred_all predicts TM topologies for all the input sequences with accuracies improved by up to 11% over individual proposed methods. In the ConPred II system, the TM topology prediction of input TM protein sequences is executed following a two-step process: (i) input sequences are first run through the ConPred_elite program; (ii) sequences for which ConPred_elite does not give the TM topology are delivered to the ConPred_all program for TM topology prediction. Users can get access to the ConPred II system automatically by submitting sequences to the server. The ConPred II server will return the predicted TM topology models and graphical representations of their contents (hydropathy plots, helical wheel diagrams of predicted TMSs and snake-like diagrams).
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 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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,013 |
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 ».