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Enregistrement W2135656020 · doi:10.1074/mcp.m500025-mcp200

Biochemical Clustering of Monomeric GTPases of the Ras Superfamily

2005· article· en· W2135656020 sur OpenAlexaff
Marie-Elaine Caruso, Sarah Jenna, Simon Beaulne, Eun Hye Lee, Anne Bergeron, Cédric Chauve, Philippe Roby, Jean‐François Rual, David E. Hill, Marc Vidal, Roger Bossé, Éric Chevet

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Kinase Regulation and GTPase Signaling
Établissements canadiensPerkinElmer BiosignalUniversité du Québec à MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSUPERFAMILYRas superfamilyGTPaseCluster analysisComputational biologyChemistryCell biologyBiologyBiochemistryComputer scienceGeneEnzymeArtificial intelligenceGTP'

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date phylogeny has been used to compare entire families of proteins based on their nucleotide or amino acid sequence. Here we developed a novel analytical platform allowing a systematic comparison of protein families based on their biochemical properties. This approach was validated on the Rho subfamily of GTPases. We used two high throughput methods, referred to as AlphaScreen and FlashPlate, to measure nucleotide binding capacity, exchange, and hydrolysis activities of small monomeric GTPases. These two technologies have the characteristics to be very sensitive and to allow homogenous and high throughput assays. To analyze and integrate the data obtained, we developed an algorithm that allows the classification of GTPases according to their enzymatic activities. Integration and hierarchical clustering of these results revealed unexpected features of the small Rho GTPases when compared with primary sequence-based trees. Hence we propose a novel phylobiochemical classification of the Ras superfamily of GTPases.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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