The Transporter Classification Database (TCDB): 2021 update
Notice bibliographique
Résumé
The Transporter Classification Database (TCDB; tcdb.org) is a freely accessible reference resource, which provides functional, structural, mechanistic, medical and biotechnological information about transporters from organisms of all types. TCDB is the only transport protein classification database adopted by the International Union of Biochemistry and Molecular Biology (IUBMB) and now (October 1, 2020) consists of 20 653 proteins classified in 15 528 non-redundant transport systems with 1567 tabulated 3D structures, 18 336 reference citations describing 1536 transporter families, of which 26% are members of 82 recognized superfamilies. Overall, this is an increase of over 50% since the last published update of the database in 2016. This comprehensive update of the database contents and features include (i) adoption of a chemical ontology for substrates of transporters, (ii) inclusion of new superfamilies, (iii) a domain-based characterization of transporter families for the identification of new members as well as functional and evolutionary relationships between families, (iv) development of novel software to facilitate curation and use of the database, (v) addition of new subclasses of transport systems including 11 novel types of channels and 3 types of group translocators and (vi) the inclusion of many man-made (artificial) transmembrane pores/channels and carriers.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,059 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».