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Enregistrement W3206442363 · doi:10.3934/math.2022059

Application of transport-based metric for continuous interpolation between cryo-EM density maps

2021· article· en· W3206442363 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAIMS Mathematics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésMorphingComputer scienceRegularization (linguistics)Interpolation (computer graphics)Set (abstract data type)Cryo-electron microscopyKey (lock)Metric (unit)AlgorithmStatistical physicsPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryogenic electron microscopy (cryo-EM) has become widely used for the past few years in structural biology, to collect single images of macromolecules "frozen in time". As this technique facilitates the identification of multiple conformational states adopted by the same molecule, a direct product of it is a set of 3D volumes, also called EM maps. To gain more insights on the possible mechanisms that govern transitions between different states, and hence the mode of action of a molecule, we recently introduced a bioinformatic tool that interpolates and generates morphing trajectories joining two given EM maps. This tool is based on recent advances made in optimal transport, that allow efficient evaluation of Wasserstein barycenters of 3D shapes. As the overall performance of the method depends on various key parameters, including the sensitivity of the regularization parameter, we performed various numerical experiments to demonstrate how MorphOT can be applied in different contexts and settings. Finally, we discuss current limitations and further potential connections between other optimal transport theories and the conformational heterogeneity problem inherent with cryo-EM data.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,294 · 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