Comprehensive Comparative Assessment of In-Silico Predictors of Disordered Regions
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
Intrinsic disorder is relatively common in proteins, plays important roles in numerous cellular activities, and its prevalence was implicated in various human diseases. However, annotations of the disorder lag behind the rapidly increasing number of known protein chains. The last decade observed development of a relatively large number of in-silico methods that predict the disorder using the protein sequence as their input. We perform a first-of-its kind comprehensive empirical evaluation of the disorder predictors which is characterized by three novel aspects, (1) we evaluate the quality of the disorder predictions at the residue, segment, and chain levels; (2) we consider a large number of published and accessible to the end user predictors that are evaluated on a relatively big dataset with close to 500 proteins; and (3) we assess statistical significance of differences between the considered methods. Our study reveals that there is no universally superior predictor and that the top-performing methods are complementary. We show that while recent consensus-based predictors outperform other considered methods for the residue-level predictions, some older methods perform better for the prediction of the disordered segments. Our analysis indicates that certain predictors are biased to under-predict the disorder, while some other solutions tend to over-predict the number of the disordered residues. We also evaluate the utility of the predicted residue-level disorder for prediction of proteins with long disordered segments and prediction of the chainlevel disorder content. Lastly, we provide recommendations concerning development of a new generation of consensusbased methods and specialized methods for improved prediction of the disorder content.
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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 | 0,001 |
| 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