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Enregistrement W4229008359 · doi:10.1038/s41598-022-10607-z

A database of calculated solution parameters for the AlphaFold predicted protein structures

2022· article· en· W4229008359 sur OpenAlexfundno aff
Emre Brookes, Mattia Rocco

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryUniversité Paris-SaclayNational Institute of General Medical SciencesCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversity of Texas at AustinUniversity of LethbridgeNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceConsistency (knowledge bases)Protein structureProtein foldingDiffusionReliability (semiconductor)AlgorithmData miningChemistryPhysicsArtificial intelligenceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent spectacular advances by AI programs in 3D structure predictions from protein sequences have revolutionized the field in terms of accuracy and speed. The resulting "folding frenzy" has already produced predicted protein structure databases for the entire human and other organisms' proteomes. However, rapidly ascertaining a predicted structure's reliability based on measured properties in solution should be considered. Shape-sensitive hydrodynamic parameters such as the diffusion and sedimentation coefficients ([Formula: see text], [Formula: see text]) and the intrinsic viscosity ([η]) can provide a rapid assessment of the overall structure likeliness, and SAXS would yield the structure-related pair-wise distance distribution function p(r) vs. r. Using the extensively validated UltraScan SOlution MOdeler (US-SOMO) suite, a database was implemented calculating from AlphaFold structures the corresponding [Formula: see text], [Formula: see text], [η], p(r) vs. r, and other parameters. Circular dichroism spectra were computed using the SESCA program. Some of AlphaFold's drawbacks were mitigated, such as generating whenever possible a protein's mature form. Others, like the AlphaFold direct applicability to single-chain structures only, the absence of prosthetic groups, or flexibility issues, are discussed. Overall, this implementation of the US-SOMO-AF database should already aid in rapidly evaluating the consistency in solution of a relevant portion of AlphaFold predicted protein structures.

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 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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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