Partitioning and correlating subgroup characteristics from Aligned Pattern Clusters
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: Evolutionarily conserved amino acids within proteins characterize functional or structural regions. Conversely, less conserved amino acids within these regions are generally areas of evolutionary divergence. A priori knowledge of biological function and species can help interpret the amino acid differences between sequences. However, this information is often erroneous or unavailable, hampering discovery with supervised algorithms. Also, most of the current unsupervised methods depend on full sequence similarity, which become inaccurate when proteins diverge (e.g. inversions, deletions, insertions). Due to these and other shortcomings, we developed a novel unsupervised algorithm which discovers highly conserved regions and uses two types of information measures: (i) data measures computed from input sequences; and (ii) class measures computed using a priori class groupings in order to reveal subgroups (i.e. classes) or functional characteristics. RESULTS: Using known and putative sequences of two proteins belonging to a relatively uncharacterized protein family we were able to group evolutionarily related sequences and identify conserved regions, which are strong homologous association patterns called Aligned Pattern Clusters, within individual proteins and across the members of this family. An initial synthetic demonstration and in silico results reveal that (i) the data measures are unbiased and (ii) our class measures can accurately rank the quality of the evolutionarily relevant groupings. Furthermore, combining our data and class measures allowed us to interpret the results by inferring regions of biological importance within the binding domain of these proteins. Compared to popular supervised methods, our algorithm has a superior runtime and comparable accuracy. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: The dataset and results are available at www.pami.uwaterloo.ca/∼ealee/files/classification2015 CONTACT: akcwong@uwaterloo.ca SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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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