A review of mathematical representations of biomolecular data
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
Recently, machine learning (ML) has established itself in various worldwide benchmarking competitions in computational biology, including Critical Assessment of Structure Prediction (CASP) and Drug Design Data Resource (D3R) Grand Challenges. However, the intricate structural complexity and high ML dimensionality of biomolecular datasets obstruct the efficient application of ML algorithms in the field. In addition to data and algorithm, an efficient ML machinery for biomolecular predictions must include structural representation as an indispensable component. Mathematical representations that simplify the biomolecular structural complexity and reduce ML dimensionality have emerged as a prime winner in D3R Grand Challenges. This review is devoted to the recent advances in developing low-dimensional and scalable mathematical representations of biomolecules in our laboratory. We discuss three classes of mathematical approaches, including algebraic topology, differential geometry, and graph theory. We elucidate how the physical and biological challenges have guided the evolution and development of these mathematical apparatuses for massive and diverse biomolecular data. We focus the performance analysis on protein-ligand binding predictions in this review although these methods have had tremendous success in many other applications, such as protein classification, virtual screening, and the predictions of solubility, solvation free energies, toxicity, partition coefficients, protein folding stability changes upon mutation, etc.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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