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Enregistrement W2941275067 · doi:10.1107/s2053230x19004151

Phasing with calcium at home

2019· article· en· W2941275067 sur OpenAlexafffund
Shuaiqi Guo, Robert L. Campbell, Peter L. Davies, John S. Allingham

Notice bibliographique

RevueActa Crystallographica Section F Structural Biology Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEnzyme Structure and Function
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhaserDiffractometerCalciumSubstructureSynchrotronProtein Data BankCrystallographyDiffractionChemistryMaterials scienceProtein structurePhysicsOpticsBiochemistryCrystal structure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With better tools for data processing and with synchrotron beamlines that are capable of collecting data at longer wavelengths, sulfur-based native single-wavelength anomalous dispersion (SAD) phasing has become the `first-choice' method for de novo protein structure determination. However, for many proteins native SAD phasing can be simplified by taking advantage of their interactions with natural metal cofactors that are stronger anomalous scatterers than sulfur. This is demonstrated here for four unique domains of a 1.5 MDa calcium-dependent adhesion protein using the anomalous diffraction of the chelated calcium ions. In all cases, low anomalous multiplicity X-ray data were collected on a home-source diffractometer equipped with a chromium rotating anode (λ = 2.2909 Å). In all but one case, calcium SAD phasing alone was sufficient to allow automated model building and refinement of the protein model after the calcium substructure had been determined. Given that Ca atoms will be present in a significant percentage of proteins that remain uncharacterized, many aspects of the data-collection and processing methods described here could be broadly applied for routine de novo structure elucidation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,007

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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