Information quantity for secondary structure propensities of protein subsequences in the Protein Data Bank
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.
Notice bibliographique
Résumé
Elucidating the principles of sequence–structure relationships of proteins is a long-standing issue in biology. The nature of a short segment of a protein is determined by both the subsequence of the segment itself and its environment. For example, a type of subsequence, the so-called chameleon sequences, can form different secondary structures depending on its environments. Chameleon sequences are considered to have a weak tendency to form a specific structure. Although many chameleon sequences have been identified, they are only a small part of all possible subsequences in the proteome. The strength of the tendency to take a specific structure for each subsequence has not been fully quantified. In this study, we comprehensively analyzed subsequences consisting of four to nine amino acid residues, or N-gram (4≤N≤9), observed in non-redundant sequences in the Protein Data Bank (PDB). Tendencies to form a specific structure in terms of the secondary structure and accessible surface area are quantified as information quantities for each N-gram. Although the majority of observed subsequences have low information quantity due to lack of samples in the current PDB, thousands of N-grams with strong tendencies, including known structural motifs, were found. In addition, machine learning partially predicted the tendency of unknown N-grams, and thus, this technique helps to extract knowledge from the limited number of samples in the PDB.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle