Current status of structural studies of proteins originating from Arachnida
Notice bibliographique
Résumé
Arthropods from class Arachnida constitute a large and diverse group with over 100,000 described species, and they are sources of many proteins that have a direct impact on human health. Despite the importance of Arachnida, few proteins originating from these organisms have been characterized in terms of their structure. Here we present a detailed analysis of Arachnida proteins that have their experimental structures determined and deposited to the Protein Data Bank (PDB). Our results indicate that proteins represented in the PDB are derived from a small number of Arachnida families, and two-thirds of Arachnida proteins with experimental structures determined are derived from organisms belonging to Buthidae, Ixodidae, and Theraphosidae families. Moreover, 90% of the deposits come from just a dozen of Arachnida families, and almost half of the deposits represent proteins originating from only fifteen different species. In summary, our analysis shows that the structural analysis of proteins originating from Arachnida is not only limited to a small number of the source species, but also proteins from this group of animals are not extensively studied. However, the interest in Arachnida proteins seems to be increasing, which is reflected by a significant increase in the related PDB deposits during the last ten years.
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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 ».