SAPFIR: A webserver for the identification of alternative protein features
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alternative splicing can increase the diversity of gene functions by generating multiple isoforms with different sequences and functions. However, the extent to which splicing events have functional consequences remains unclear and predicting the impact of splicing events on protein activity is limited to gene-specific analysis. RESULTS: To accelerate the identification of functionally relevant alternative splicing events we created SAPFIR, a predictor of protein features associated with alternative splicing events. This webserver tool uses InterProScan to predict protein features such as functional domains, motifs and sites in the human and mouse genomes and link them to alternative splicing events. Alternative protein features are displayed as functions of the transcripts and splice sites. SAPFIR could be used to analyze proteins generated from a single gene or a group of genes and can directly identify alternative protein features in large sequence data sets. The accuracy and utility of SAPFIR was validated by its ability to rediscover previously validated alternative protein domains. In addition, our de novo analysis of public datasets using SAPFIR indicated that only a small portion of alternative protein domains was conserved between human and mouse, and that in human, genes involved in nervous system process, regulation of DNA-templated transcription and aging are more likely to produce isoforms missing functional domains due to alternative splicing. CONCLUSION: Overall SAPFIR represents a new tool for the rapid identification of functional alternative splicing events and enables the identification of cellular functions affected by a defined splicing program. SAPFIR is freely available at https://bioinfo-scottgroup.med.usherbrooke.ca/sapfir/ , a website implemented in Python, with all major browsers supported. The source code is available at https://github.com/DelongZHOU/SAPFIR .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».