Revealing Subtle Functional Subgroups in Class A Scavenger Receptors by Pattern Discovery and Disentanglement of Aligned Pattern Clusters
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
A protein family has similar and diverse functions locally conserved as aligned sequence segments. Further discovering their association patterns could reveal subtle family subgroup characteristics. Since aligned residues associations (ARAs) in Aligned Pattern Clusters (APCs) are complex and intertwined due to entangled function, factors, and variance in the source environment, we have recently developed a novel method: Aligned Residue Association Discovery and Disentanglement (ARADD) to solve this problem. ARADD first obtains from an APC an ARA Frequency Matrix and converts it to an adjusted statistical residual vector space (SRV). It then disentangles the SRV into Principal Components (PCs) and Re-projects their vectors to a SRV to reveal succinct orthogonal AR groups. In this study, we applied ARADD to class A scavenger receptors (SR-A), a subclass of a diverse protein family binding to modified lipoproteins with diverse biological functionalities not explicitly known. Our experimental results demonstrated that ARADD can unveil subtle subgroups in sequence segments with diverse functionality and highly variable sequence lengths. We also demonstrated that the ARAs captured in a Position Weight Matrix or an APC were entangled in biological function and domain location but disentangled by ARADD to reveal different subclasses without knowing their actual occurrence positions.
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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