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Enregistrement W2419164853 · doi:10.2174/1389203716666150923104720

The Semantics of the Modular Architecture of Protein Structures

2015· review· en· W2419164853 sur OpenAlexaff
José Sergio Hleap, Christian Blouin

Notice bibliographique

RevueCurrent Protein and Peptide Science · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModularity (biology)Computer scienceModular designEvolvabilityArchitectureSemantics (computer science)Context (archaeology)Function (biology)Domain (mathematical analysis)HierarchyTheoretical computer scienceInferenceSelection (genetic algorithm)Artificial intelligenceProgramming languageBiologyMathematicsEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein structures can be conceptualized as context-aware self-organizing systems. One of its emerging properties is a modular architecture. Such modular architecture has been identified as domains and defined as its units of evolution and function. However, this modular architecture is not exclusively defined by domains. Also, the definition of a domain is an ongoing debate. Here we propose differentiating structural, evolutionary and functional domains as distinct concepts. Defining domains or modules is confounded by diverse definitions of the concept, and also by other elements inherent to protein structures. An apparent hierarchy in protein structure architecture is one of these elements, where lower level interactions may create noise for the definition of higher levels. Diverse modularity-molding factors such as folding, function, and selection, can have a misleading effect when trying to define a given type of module. It is thus important to keep in mind this complexity when defining modularity in protein structures and interpreting the outcome modularity inference approaches.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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