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Enregistrement W3135833838 · doi:10.1109/tcbb.2021.3064630

CoronaPep: An Anti-Coronavirus Peptide Generation Tool

2021· article· en· W3135833838 sur OpenAlexaff
Aman Chandra Kaushik, Aamir Mehmood, Gurudeeban Selvaraj, Xiaofeng Dai, Yi Pan, Dong‐Qing Wei

Notice bibliographique

RevueIEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesShanghai Jiao Tong UniversityScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNatural Science Foundation of Henan ProvinceMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCoronavirusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Severe acute respiratory syndrome coronavirus2019-20 coronavirus outbreakComputer scienceComputational biologyVirologyOutbreakBiologyMedicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The novel coronavirus (COVID-19) infections have adopted the shape of a global pandemic now, demanding an urgent vaccine design. The current work reports contriving an anti-coronavirus peptide scanner tool to discern anti-coronavirus targets in the embodiment of peptides. The proffered CoronaPep tool features the fast fingerprinting of the anti-coronavirus target serving supreme prominence in the current bioinformatics research. The anti-coronavirus target protein sequences reported from the current outbreak are scanned against the anti-coronavirus target data-sets via CORONAPEP which provides precision-based anti-coronavirus peptides. This tool is specifically for the coronavirus data, which can predict peptides from the whole genome, or a gene or protein's list. Besides it is relatively fast, accurate, userfriendly and can generate maximum output from the limited information. The availability of tools like CORONAPEP will immeasurably perquisite researchers in the discipline of oncology and structure-based drug design.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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