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Enregistrement W2766991812 · doi:10.1101/201251

Evolutionary variance analysis of the Glycoside Hydrolase Family 13: Structural evidence in classification and evolution

2017· preprint· en· W2766991812 sur OpenAlexafffund
José Sergio Hleap, Christian Blouin

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University and Génome Québec Innovation CentreMcGill Genome CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)
Mots-clésGlycoside hydrolasePhylogeneticsPhylogenetic treeBiologyEvolutionary biologyIdentification (biology)Computational biologyHydrolaseGeneticsEnzymeBiochemistryEcologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Glycoside Hydrolase Family 13 (GH13) structures are responsible for the hydrolysis of starch into smaller carbohydrates. They important in industrial applications and evolutionary studies. This family has been thoroughly documented in the the Carbohydrate-Active enZYmes Database (CAZY), and divided into subfamilies based mainly in sequence information. Here we give structural evidence into GH13 classification and evolution using structural information. Here we proposed a novel method that is sensitive enough to identify miss-classifications, or to provide evidence for further partition that can be of interests to bio-engineers and evolutionary biologists. We also introduced a method to explore the relative importance of residues with respect to the overall deformation that it causes to the overall structure in an evolutionary time scale. We found that the GH13 family can be classified into three main structural groups. There is a hierarchical structure within these clusters that can be use to inform other classification schemes. We also found that by using structural information, subtle structural shifts can be identified and that can be missed in sequence/phylogeny-only based classifications. When each structural group is explored, we found that identifying the most structurally variable sites can lead to identification of functionally (both catalytically and structurally) important residues.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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