High‐throughput prediction of disordered moonlighting regions in protein sequences
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
Intrinsically disordered regions lack stable structure in their native conformation but are nevertheless functional and highly abundant, particularly in Eukaryotes. Disordered moonlighting regions (DMRs) are intrinsically disordered regions that carry out multiple functions. DMRs are different from moonlighting proteins that could be structured and that are annotated at the whole-protein level. DMRs cannot be identified by current predictors of functions of disorder that focus on specific functions rather than multifunctional regions. We conceptualized, designed and empirically assessed first-of-its-kind sequence-based predictor of DMRs, DMRpred. This computational tool outputs propensity for being in a DMR for each residue in an input protein sequence. We developed novel amino acid indices that quantify propensities for functions relevant to DMRs and used evolutionary conservation, putative solvent accessibility and intrinsic disorder derived from the input sequence to build a rich profile that is suitable to accurately predict DMRs. We processed this profile to derive innovative features that we input into a Random Forest model to generate the predictions. Empirical assessment shows that DMRpred generates accurate predictions with area under receiver operating characteristic curve = 0.86 and accuracy = 82%. These results are significantly better than the closest alternative approaches that rely on sequence alignment, evolutionary conservation and putative disorder and disorder functions. Analysis of abundance of putative DMRs in the human proteome reveals that as many as 25% of proteins may have long >30 residues) DMRs. A webserver implementation of DMRpred is available at http://biomine.cs.vcu.edu/servers/DMRpred/.
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.
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