Critical Assessment of Protein Intrinsic Disorder Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intrinsically disordered proteins defying the traditional protein structure-function paradigm represent a challenge to study experimentally. As a large part of our knowledge rests on computational predictions, it is crucial for their accuracy to be high. The Critical Assessment of protein Intrinsic Disorder prediction (CAID) experiment was established as a community-based blind test to determine the state of the art in predicting intrinsically disordered regions in proteins and the subset of disordered residues involved in binding other molecules. A total of 43 methods, 32 for disorder and 11 for binding regions, were evaluated on a dataset of 646 novel manually curated proteins from DisProt. The best methods use deep learning techniques and significantly outperform widely used earlier physicochemical methods across different types of targets. Disordered binding regions remain hard to predict correctly. Depending on the definition used, the top disorder predictor has an F Max of 0.483 ( DisProt ) or 0.792 ( DisProt-PDB ). As the top binding predictor only attains an F Max of 0.231, this suggests significant potential for improvement. Intriguingly, computing times among the top performing methods vary by up to four orders of magnitude.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».