pE-DB: a database of structural ensembles of intrinsically disordered and of unfolded proteins
Notice bibliographique
Résumé
The goal of pE-DB (http://pedb.vib.be) is to serve as an openly accessible database for the deposition of structural ensembles of intrinsically disordered proteins (IDPs) and of denatured proteins based on nuclear magnetic resonance spectroscopy, small-angle X-ray scattering and other data measured in solution. Owing to the inherent flexibility of IDPs, solution techniques are particularly appropriate for characterizing their biophysical properties, and structural ensembles in agreement with these data provide a convenient tool for describing the underlying conformational sampling. Database entries consist of (i) primary experimental data with descriptions of the acquisition methods and algorithms used for the ensemble calculations, and (ii) the structural ensembles consistent with these data, provided as a set of models in a Protein Data Bank format. PE-DB is open for submissions from the community, and is intended as a forum for disseminating the structural ensembles and the methodologies used to generate them. While the need to represent the IDP structures is clear, methods for determining and evaluating the structural ensembles are still evolving. The availability of the pE-DB database is expected to promote the development of new modeling methods and leads to a better understanding of how function arises from disordered states.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,020 |
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 ».