PROTHON: A Local Order Parameter-Based Method for Efficient Comparison of Protein Ensembles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The comparison of protein conformational ensembles is of central importance in structural biology. However, there are few computational methods for ensemble comparison, and those that are readily available, such as ENCORE, utilize methods that are sufficiently computationally expensive to be prohibitive for large ensembles. Here, a new method is presented for efficient representation and comparison of protein conformational ensembles. The method is based on the representation of a protein ensemble as a vector of probability distribution functions (pdfs), with each pdf representing the distribution of a local structural property such as the number of contacts between C β atoms. Dissimilarity between two conformational ensembles is quantified by the Jensen Shannon distance between the corresponding set of probability distribution functions. The method is validated for conformational ensembles generated by molecular dynamics simulations of ubiquitin, as well as experimentally derived conformational ensembles of a 130 amino acid truncated form of human tau protein. In the ubiquitin ensemble dataset, the method was up to 88 times faster than the existing ENCORE software, while simultaneously utilizing 48 times fewer computing cores. We make the method available as a Python package, called PROTHON, and provide a GitHub page with the Python source code at https://github.com/PlotkinLab/Prothon .
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 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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».