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Enregistrement W2809359568 · doi:10.1088/1478-3975/aacdc3

IDeAS: automated design tool for hetero-chiral protein folds

2018· article· en· W2809359568 sur OpenAlexaff
Ranjit Ranbhor, Anil Kumar, Abhijit Tendulkar, Kirti Patel, Vibin Ramakrishnan, Susheel Durani

Notice bibliographique

RevuePhysical Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology BombayCouncil of Scientific and Industrial Research, IndiaBoard of Research in Nuclear SciencesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésAmino acidAlphabetProtein designProtein engineeringInverseChemistrySoftwareProtein structureStereochemistryBiological systemComputer scienceMathematicsBiologyBiochemistryEnzymeGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incorporating D amino acids in the protein design alphabet can in principle multiply the design space by many orders of magnitude. All native proteins are polymers composed of L chiral amino acids. Practically limitless in diversity over amino acid sequences, protein structure is limited in folds and thus shapes, principally due to the poly L stereochemistry of their backbone. To diversify shapes, we introduced both L- and D α-amino acids as design alphabets to explore the possibility of generating novel folds, varied in chemical as well as stereo-chemical sequence. Now, to have stereochemically-defined proteins tuned chemically, we present the Inverse Design and Automation Software, IDeAS. Retro-fitting side chains on a backbone with L and D stereochemistry, the software demonstrate functional fits over stereo-chemically diverse folds in a range of applications of interest in protein design.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,007

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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