MTSviewer: A database to visualize mitochondrial targeting sequences, cleavage sites, and mutations on protein structures
Notice bibliographique
Résumé
Mitochondrial dysfunction is implicated in a wide array of human diseases ranging from neurodegenerative disorders to cardiovascular defects. The coordinated localization and import of proteins into mitochondria are essential processes that ensure mitochondrial homeostasis. The localization and import of most mitochondrial proteins are driven by N-terminal mitochondrial targeting sequences (MTS's), which interact with import machinery and are removed by the mitochondrial processing peptidase (MPP). The recent discovery of internal MTS's-those which are distributed throughout a protein and act as import regulators or secondary MPP cleavage sites-has expanded the role of both MTS's and MPP beyond conventional N-terminal regulatory pathways. Still, the global mutational landscape of MTS's remains poorly characterized, both from genetic and structural perspectives. To this end, we have integrated a variety of tools into one harmonized R/Shiny database called MTSviewer (https://neurobioinfo.github.io/MTSvieweR/), which combines MTS predictions, cleavage sites, genetic variants, pathogenicity predictions, and N-terminomics data with structural visualization using AlphaFold models of human and yeast mitochondrial proteomes. Using MTSviewer, we profiled all MTS-containing proteins across human and yeast mitochondrial proteomes and provide multiple case studies to highlight the utility of this database.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,020 |
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 ».