Vector Geometry Mapping: A Method to Characterize the Conformation of Helix-Loop-Helix Calcium-Binding Proteins
Notice bibliographique
Résumé
Members of the EF-hand protein superfamily ( 1 ) share a common calciumbinding helix-loop-helix motif as a building block, whose conformation essentially determines biological function. It has been well demonstrated that specific binding of Ca 2+ to the loop alters conformation of the motif, involving rearrangement of the two helices of the EF-hand in three-dimensional (3-D) space (reviewed in refs . 2 – 4 . In Ca 2+ -sensor proteins within this superfamily, the Ca 2+ -induced conformational change is responsible for the sensor activity ( 2 ). For many years this change has been quantitatively characterized by the interhelical angle measured between the two helices ( 5 – 9 ). Recently, Nelson and Chazin ( 10 ) reported an interaction-based analysis for examining conformational change in EF-hand proteins, including computation of distance difference matrices (calculated between each pair of C α atoms in two structures). Both methods have advantages and disadvantages. The former approach gives a single, descriptive parameter for a given EF-hand, but is obviously insufficient to describe the conformation and its change in detail. The latter approach is more comprehensive and is sensitive to small conformational changes, but yields a large number of parameters to be interpreted by the user. In this chapter, we describe a method termed Vector Geometry Mapping (VGM), an extension of the “interhelical angle”approach, which produces amore complete and descriptive picture of EF-hand conformations. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».