Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a preliminary study to evaluate the ability of our sequence-based protein-protein interaction prediction tool (PIPE) to detect changes in the interactome caused by non-synonymous Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs).High performance computing is used to explore the eect of SNPs on the interactome and results are mixed.Sequencebased PPI prediction is not sensitive to SNP-induced interactome changes, however sequence-based PPI interaction site prediction can be used to extract some information regarding interactome changes.PIPE on its own does not perform well on detecting the eects of SNPs.However, experiments using a contemporary sequence-based method conrm that this lack of sensitivity is not limited to PIPE, but likely aects all sequence-based methods.Using the interaction site prediction feature of PIPE, PIPE-Sites, a number of interactions are identied for which there is reason to believe that they may, in fact, be aected by SNPs.These interactions are identied using subsets of disease-causing SNPs.To examine the eect of collections of co-occuring SNPs, genotypes are extracted from data arising from the 1000 Genomes initiative.For these genotypes, it appears that PIPE-Sites is able to identify subsets of interactions where SNPs are enriched and therefore likely aected by that particular genotype.List of Tables 3.1 Amino Acid Conversion Table . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,012 |
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 ».