An Interpretable Machine-Learning Algorithm to Predict Disordered Protein Phase Separation Based on Biophysical Interactions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Protein phase separation is increasingly understood to be an important mechanism of biological organization and biomaterial formation. Intrinsically disordered protein regions (IDRs) are often significant drivers of protein phase separation. A number of protein phase-separation-prediction algorithms are available, with many being specific for particular classes of proteins and others providing results that are not amenable to the interpretation of the contributing biophysical interactions. Here, we describe LLPhyScore, a new predictor of IDR-driven phase separation, based on a broad set of physical interactions or features. LLPhyScore uses sequence-based statistics from the RCSB PDB database of folded structures for these interactions, and is trained on a manually curated set of phase-separation-driving proteins with different negative training sets including the PDB and human proteome. Competitive training for a variety of physical chemical interactions shows the greatest contribution of solvent contacts, disorder, hydrogen bonds, pi-pi contacts, and kinked beta-structures to the score, with electrostatics, cation-pi contacts, and the absence of a helical secondary structure also contributing. LLPhyScore has strong phase-separation-prediction recall statistics and enables a breakdown of the contribution from each physical feature to a sequence's phase-separation propensity, while recognizing the interdependence of many of these features. The tool should be a valuable resource for guiding experiments and providing hypotheses for protein function in normal and pathological states, as well as for understanding how specificity emerges in defining individual biomolecular condensates.
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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 découle