A phylogenetic mixture model for the identification of functionally divergent protein residues
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: To understand the evolution of molecular function within protein families, it is important to identify those amino acid residues responsible for functional divergence; i.e. those sites in a protein family that affect cofactor, protein or substrate binding preferences; affinity; catalysis; flexibility; or folding. Type I functional divergence (FD) results from changes in conservation (evolutionary rate) at a site between protein subfamilies, whereas type II FD occurs when there has been a shift in preferences for different amino acid chemical properties. A variety of methods have been developed for identifying both site types in protein subfamilies, both from phylogenetic and information-theoretic angles. However, evaluation of the performance of these methods has typically relied upon a handful of reasonably well-characterized biological datasets or analyses of a single biological example. While experimental validation of many truly functionally divergent sites (true positives) can be relatively straightforward, determining that particular sites do not contribute to functional divergence (i.e. false positives and true negatives) is much more difficult, resulting in noisy 'gold standard' examples. RESULTS: We describe a novel, phylogeny-based functional divergence classifier, FunDi. Unlike previous approaches, FunDi uses a unified mixture model-based approach to detect type I and type II FD. To assess FunDi's overall classification performance relative to other methods, we introduce two methods for simulating functionally divergent datasets. We find that the FunDi method performs better than several other predictors over a wide variety of simulation conditions. AVAILABILITY: http://rogerlab.biochem.dal.ca/Software CONTACT: andrew.roger@dal.ca SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».