A protein-protein docking decoys set from three different rigid body methods
Notice bibliographique
Résumé
This set of decoys was generated for the targets in the Protein-Protein Docking Benchmark 5 (Vreven et al., 2015), using ZDock (Chen et al., 2003), FTDock (Gabb et al., 1997), and HADDOCK (only the FFT phase) (Dominguez et al., 2003; de Vries et al., 2007). Included are only those targets for which at least one correct decoy could be generated. Decoys were analyzed with the CAPRI quality standards (Lensink et al., 2007), based on the comparison to the corresponding target experimental structure. For each decoy, all the needed information is reported in its name, e.g.: H_CP57_2211_I.pdb H <- Haddock CP57 <- BM5 id label 2211 <- decoy number I <- CAPRI quality (H)high, (M)medium , (A)acceptable ,(I)Incorrect References: Chen,R. et al. (2003) ZDOCK: an initial-stage protein-docking algorithm. Proteins, 52, 80–87. Dominguez,C. et al. (2003) HADDOCK: a protein-protein docking approach based on biochemical or biophysical information. J Am Chem Soc, 125, 1731–1737. Gabb,H.A. et al. (1997) Modelling protein docking using shape complementarity, electrostatics and biochemical information. J Mol Biol, 272, 106–120. Lensink,M.F. et al. (2007) Docking and scoring protein complexes: CAPRI 3rd Edition. Proteins, 69, 704–718. Vreven,T. et al. (2015) Updates to the Integrated Protein–Protein Interaction Benchmarks: Docking Benchmark Version 5 and Affinity Benchmark Version 2. Journal of Molecular Biology, 427, 3031–3041. de Vries,S.J. et al. (2007) HADDOCK versus HADDOCK: new features and performance of HADDOCK2.0 on the CAPRI targets. Proteins, 69, 726–733.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,010 |
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 ».