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Enregistrement W3017117637 · doi:10.1101/2020.04.20.048777

A method for validating the accuracy of NMR protein structures

2020· preprint· en· W3017117637 sur OpenAlexaff
Nicholas Fowler, Adnan Sljoka, Michael P. Williamson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensCollege of Family Physicians of CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyJapan Science and Technology AgencyBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésRandom coilRamachandran plotRigidity (electromagnetism)SubstructureCrystal structureHydrogen bondChemistryCrystallographyMathematicsStatistical physicsNuclear magnetic resonanceMoleculePhysicsStructural engineeringProtein structureEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a method, Accuracy of NMR Structures using Random Coil Index and Rigidity (ANSURR), that measures the accuracy of NMR protein structures. It provides a residue-by-residue comparison of two measures of local rigidity: the Random Coil Index [RCI] (a measure of the extent to which backbone chemical shifts adopt random coil values); and local rigidity predicted by mathematical rigidity theory using the computational method Floppy Inclusion and Rigid Substructure Topology [FIRST], calculated from an NMR structural model. We compare RCI and FIRST using a correlation score (which assesses the location of secondary structure), and an RMSD score (which measures overall rigidity, and mainly assesses hydrogen bond correctness). We test the performance of ANSURR using: (a) structures refined in explicit solvent, which have much better RMSD score than unrefined structures, though similar correlation; (b) decoy structures generated for 89 NMR structures. The experimental NMR structures are usually better, though helical and sheet structures behave differently; (c) conventional predictors of structural accuracy such as number of restraints per residue, restraint violations, energy of structure, RMSD of the ensemble (precision of the calculation), Ramachandran distribution, and clashscore. Comparisons of NMR to crystal structures show that secondary structure is equally accurate in both, but crystal structures tend to be too rigid in loops, whereas NMR structures tend to be too floppy overall.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,253 · 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
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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