fLPS: Fast discovery of compositional biases for the protein universe
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
BACKGROUND: Proteins often contain regions that are compositionally biased (CB), i.e., they are made from a small subset of amino-acid residue types. These CB regions can be functionally important, e.g., the prion-forming and prion-like regions that are rich in asparagine and glutamine residues. RESULTS: Here I report a new program fLPS that can rapidly annotate CB regions. It discovers both single-residue and multiple-residue biases. It works through a process of probability minimization. First, contigs are constructed for each amino-acid type out of sequence windows with a low degree of bias; second, these contigs are searched exhaustively for low-probability subsequences (LPSs); third, such LPSs are iteratively assessed for merger into possible multiple-residue biases. At each of these stages, efficiency measures are taken to avoid or delay probability calculations unless/until they are necessary. On a current desktop workstation, the fLPS algorithm can annotate the biased regions of the yeast proteome (>5700 sequences) in <1 s, and of the whole current TrEMBL database (>65 million sequences) in as little as ~1 h, which is >2 times faster than the commonly used program SEG, using default parameters. fLPS discovers both shorter CB regions (of the sort that are often termed 'low-complexity sequence'), and milder biases that may only be detectable over long tracts of sequence. CONCLUSIONS: fLPS can readily handle very large protein data sets, such as might come from metagenomics projects. It is useful in searching for proteins with similar CB regions, and for making functional inferences about CB regions for a protein of interest. The fLPS package is available from: http://biology.mcgill.ca/faculty/harrison/flps.html , or https://github.com/pmharrison/flps , or is a supplement to this article.
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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