Improved sequence-based prediction of disordered regions with multilayer fusion of multiple information sources
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: Intrinsically disordered proteins play a crucial role in numerous regulatory processes. Their abundance and ubiquity combined with a relatively low quantity of their annotations motivate research toward the development of computational models that predict disordered regions from protein sequences. Although the prediction quality of these methods continues to rise, novel and improved predictors are urgently needed. RESULTS: We propose a novel method, named MFDp (Multilayered Fusion-based Disorder predictor), that aims to improve over the current disorder predictors. MFDp is as an ensemble of 3 Support Vector Machines specialized for the prediction of short, long and generic disordered regions. It combines three complementary disorder predictors, sequence, sequence profiles, predicted secondary structure, solvent accessibility, backbone dihedral torsion angles, residue flexibility and B-factors. Our method utilizes a custom-designed set of features that are based on raw predictions and aggregated raw values and recognizes various types of disorder. The MFDp is compared at the residue level on two datasets against eight recent disorder predictors and top-performing methods from the most recent CASP8 experiment. In spite of using training chains with <or=25% similarity to the test sequences, our method consistently and significantly outperforms the other methods based on the MCC index. The MFDp outperforms modern disorder predictors for the binary disorder assignment and provides competitive real-valued predictions. The MFDp's outputs are also shown to outperform the other methods in the identification of proteins with long disordered regions. AVAILABILITY: http://biomine.ece.ualberta.ca/MFDp.html.
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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