High Throughput Crystallography at SGC Toronto: an Overview
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
The completion of the human genome allows the analysis, for the first time, of biological systems in the context of entire gene families. For enzymes, this approach permits the exploration of complex substrate specificity networks that often exhibit considerable overlap within and between protein families. The case for a family-based approach to protein studies is compelling, given the prospect of exploiting these specificities for various purposes, such as the development of therapeutic reagents. The Structural Genomics Consortium (SGC) was created to determine the structures of proteins with relevance to human health and place the structures into the public domain without restriction on use. The SGC operates out of the Universities of Toronto and Oxford, and Karolinska Institutet, each working on nonoverlapping protein target lists. The SGC focus on human protein families requires a repertoire of crystallography methods that differ from those adopted by structural genomics projects that are focused on filling out protein fold space. The key differences are heavier reliance on in house x-ray sources for diffraction data collection and predominant use of molecular replacement for phase determination. As projects such as the US Protein Structure Initiative and others fill the PDB with representatives of most major fold families, the SGC approach will become an increasingly useful model for many structural biology laboratories in the future. Technical details of the flow of samples and data within the high throughput (HTP) environment at SGC Toronto are presented, and provide a useful paradigm for the organization of collaborative or shared x-ray instrumentation facilities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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