MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285088017 · doi:10.1021/acs.biochem.2c00188

Insertions and Deletions (Indels): A Missing Piece of the Protein Engineering Jigsaw

2022· review· en· W4285088017 sur OpenAlexafffund
C.M. Miton, Nobuhiko Tokuriki

Notice bibliographique

RevueBiochemistry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueTransgenic Plants and Applications
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIndelProtein engineeringLeverage (statistics)Computational biologyComputer scienceBiologyGeneticsGeneArtificial intelligenceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the years, protein engineers have studied nature and borrowed its tricks to accelerate protein evolution in the test tube. While there have been considerable advances, our ability to generate new proteins in the laboratory is seemingly limited. One explanation for these shortcomings may be that insertions and deletions (indels), which frequently arise in nature, are largely overlooked during protein engineering campaigns. The profound effect of indels on protein structures, by way of drastic backbone alterations, could be perceived as "saltation" events that bring about significant phenotypic changes in a single mutational step. Should we leverage these effects to accelerate protein engineering and gain access to unexplored regions of adaptive landscapes? In this Perspective, we describe the role played by indels in the functional diversification of proteins in nature and discuss their untapped potential for protein engineering, despite their often-destabilizing nature. We hope to spark a renewed interest in indels, emphasizing that their wider study and use may prove insightful and shape the future of protein engineering by unlocking unique functional changes that substitutions alone could never achieve.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations46
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiochemistryMême sujetTransgenic Plants and ApplicationsTravaux en français237 207