Prediction of protein secondary structure from circular dichroism using theoretically derived spectra
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
Circular dichroism (CD) is a spectroscopic technique commonly used to investigate the structure of proteins. Major secondary structure types, alpha-helices and beta-strands, produce distinctive CD spectra. Thus, by comparing the CD spectrum of a protein of interest to a reference set consisting of CD spectra of proteins of known structure, predictive methods can estimate the secondary structure of the protein. Currently available methods, including K2D2, use such experimental CD reference sets, which are very small in size when compared to the number of tertiary structures available in the Protein Data Bank (PDB). Conversely, given a PDB structure, it is possible to predict a theoretical CD spectrum from it. The methodological framework for this calculation was established long ago but only recently a convenient implementation called DichroCalc has been developed. In this study, we set to determine whether theoretically derived spectra could be used as reference set for accurate CD based predictions of secondary structure. We used DichroCalc to calculate the theoretical CD spectra of a nonredundant set of structures representing most proteins in the PDB, and applied a straightforward approach for predicting protein secondary structure content using these theoretical CD spectra as reference set. We show that this method improves the predictions, particularly for the wavelength interval between 200 and 240 nm and for beta-strand content. We have implemented this method, called K2D3, in a publicly accessible web server at http://www. ogic.ca/projects/k2d3.
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