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Enregistrement W4238480142 · doi:10.1142/9789812776303_0025

PROTEIN THREADING BY LINEAR PROGRAMMING

2002· article· en· W4238480142 sur OpenAlexaff
Jinbo Xu, Ming Li, Guohui Lin, Dongsup Kim, Ying Xu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThreading (protein sequence)Computer scienceLinear programmingInteger programmingPairwise comparisonMultithreadingAlgorithmProtein structure predictionMathematical optimizationTheoretical computer scienceProtein structureArtificial intelligenceMathematicsProgramming languageBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein three-dimensional structure prediction through threading approach has been extensively studied and various models and algorithms have been proposed. In order to further explore ways to improve accuracy and efficiency of the threading process, this paper investigates the effectiveness of a new method: protein threading via linear programming. Based on the contact map model of protein 3D structure, we formulate the protein threading problem as a large scale integer programming problem, then relax to a linear programming problem, and finally solve the integer program by a branch-and-bound method. The final solution is optimal with respect to energy functions incorporating pairwise interaction and allowing variable gaps. The algorithm has been implemented as software package RAPTOR--RApid Protein Threading predictOR. Experimental results for fold recognition show that RAPTOR significantly outperforms other programs at the fold similarity level. The RAPTOR webserver is at http://www.cs.uwaterloo.ca/-j3xu/RAPTOR_form.htm.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,333

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations22
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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