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Enregistrement W2419319820 · doi:10.1007/978-1-60327-058-8_34

High Throughput Crystallography at SGC Toronto: an Overview

2008· review· en· W2419319820 sur OpenAlexaffabout
Alexey Bochkarev, W. Tempel

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEnzyme Structure and Function
Établissements canadiensStructural Genomics ConsortiumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésStructural genomicsContext (archaeology)Computational biologyGenomicsRelevance (law)Data scienceEngineeringComputer scienceGenomeProtein structureBiologyGenePolitical scienceGeneticsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,021

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,380 · 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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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