Sequence-based prediction of protein crystallization, purification and production propensity
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
MOTIVATION: X-ray crystallography-based protein structure determination, which accounts for majority of solved structures, is characterized by relatively low success rates. One solution is to build tools which support selection of targets that are more likely to crystallize. Several in silico methods that predict propensity of diffraction-quality crystallization from protein chains were developed. We show that the quality of their predictions drops when applied to more recent crystallization trails, which calls for new solutions. We propose a novel approach that alleviates drawbacks of the existing methods by using a recent dataset and improved protocol to annotate progress along the crystallization process, by predicting the success of the entire process and steps which result in the failed attempts, and by utilizing a compact and comprehensive set of sequence-derived inputs to generate accurate predictions. RESULTS: The proposed PPCpred (predictor of protein Production, Purification and Crystallization) predict propensity for production of diffraction-quality crystals, production of crystals, purification and production of the protein material. PPCpred utilizes comprehensive set of inputs based on energy and hydrophobicity indices, composition of certain amino acid types, predicted disorder, secondary structure and solvent accessibility, and content of certain buried and exposed residues. Our method significantly outperforms alignment-based predictions and several modern crystallization propensity predictors. Receiver operating characteristic (ROC) curves show that PPCpred is particularly useful for users who desire high true positive (TP) rates, i.e. low rate of mispredictions for solvable chains. Our model reveals several intuitive factors that influence the success of individual steps and the entire crystallization process, including the content of Cys, buried His and Ser, hydrophobic/hydrophilic segments and the number of predicted disordered segments. AVAILABILITY: http://biomine.ece.ualberta.ca/PPCpred/. CONTACT: lkurgan@ece.ualberta.ca.
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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