Docking, scoring, and affinity prediction in CAPRI
Notice bibliographique
Résumé
We present the fifth evaluation of docking and related scoring methods used in the community-wide experiment on the Critical Assessment of Predicted Interactions (CAPRI). The evaluation examined predictions submitted for a total of 15 targets in eight CAPRI rounds held during the years 2010-2012. The targets represented one the most diverse set tackled by the CAPRI community so far. They included only 10 "classical" docking and scoring problems. In one of the classical targets, the new challenge was to predict the position of water molecules in the protein-protein interface. The remaining five targets represented other new challenges that involved estimating the relative binding affinity and the effect of point mutations on the stability of designed and natural protein-protein complexes. Although the 10 classical CAPRI targets included two difficult multicomponent systems, and a protein-oligosaccharide complex with which CAPRI participants had little experience, this evaluation indicates that the performance of docking and scoring methods has remained quite robust. More remarkably, we find that automatic docking servers exhibit a significantly improved performance, with some servers now performing on par with predictions done by humans. The performance of CAPRI participants in the new challenges, briefly reviewed here, was mediocre overall, but some groups did relatively well and their approaches suggested ways of improving methods for designing binders and for estimating the free energies of protein assemblies, which should impact the field of protein modeling and design as a whole.
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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 | 0,036 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».