Prediction of protein assemblies, the next frontier: The <scp>CASP14‐CAPRI</scp> experiment
Notice bibliographique
Résumé
We present the results for CAPRI Round 50, the fourth joint CASP-CAPRI protein assembly prediction challenge. The Round comprised a total of twelve targets, including six dimers, three trimers, and three higher-order oligomers. Four of these were easy targets, for which good structural templates were available either for the full assembly, or for the main interfaces (of the higher-order oligomers). Eight were difficult targets for which only distantly related templates were found for the individual subunits. Twenty-five CAPRI groups including eight automatic servers submitted ~1250 models per target. Twenty groups including six servers participated in the CAPRI scoring challenge submitted ~190 models per target. The accuracy of the predicted models was evaluated using the classical CAPRI criteria. The prediction performance was measured by a weighted scoring scheme that takes into account the number of models of acceptable quality or higher submitted by each group as part of their five top-ranking models. Compared to the previous CASP-CAPRI challenge, top performing groups submitted such models for a larger fraction (70-75%) of the targets in this Round, but fewer of these models were of high accuracy. Scorer groups achieved stronger performance with more groups submitting correct models for 70-80% of the targets or achieving high accuracy predictions. Servers performed less well in general, except for the MDOCKPP and LZERD servers, who performed on par with human groups. In addition to these results, major advances in methodology are discussed, providing an informative overview of where the prediction of protein assemblies currently stands.
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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».