Data mining crystallization databases: Knowledge‐based approaches to optimize protein crystal screens
Notice bibliographique
Résumé
Protein crystallization is a major bottleneck in protein X-ray crystallography, the workhorse of most structural proteomics projects. Because the principles that govern protein crystallization are too poorly understood to allow them to be used in a strongly predictive sense, the most common crystallization strategy entails screening a wide variety of solution conditions to identify the small subset that will support crystal nucleation and growth. We tested the hypothesis that more efficient crystallization strategies could be formulated by extracting useful patterns and correlations from the large data sets of crystallization trials created in structural proteomics projects. A database of crystallization conditions was constructed for 755 different proteins purified and crystallized under uniform conditions. Forty-five percent of the proteins formed crystals. Data mining identified the conditions that crystallize the most proteins, revealed that many conditions are highly correlated in their behavior, and showed that the crystallization success rate is markedly dependent on the organism from which proteins derive. Of the proteins that crystallized in a 48-condition experiment, 60% could be crystallized in as few as 6 conditions and 94% in 24 conditions. Consideration of the full range of information coming from crystal screening trials allows one to design screens that are maximally productive while consuming minimal resources, and also suggests further useful conditions for extending existing screens.
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 | 0,011 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».