Lightway access to AlphaMissense data that demonstrates a balanced performance of this missense mutation predictor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Single amino acid substitutions can profoundly affect protein folding, dynamics, and function, leading to potential pathological consequences. The ability to discern between benign and pathogenic substitutions is pivotal for therapeutic interventions and research directions. Given the limitations in experimental examination of these variants, AlphaMissense has emerged as a promising predictor of the pathogenicity of single nucleotide polymorphism variants. In our study, we assessed the efficacy of AlphaMissense across several protein groups, such as mitochondrial, housekeeping, transmembrane proteins, and specific proteins like CFTR, using ClinVar data for validation. Our comprehensive evaluation showed that AlphaMissense delivers outstanding performance, with MCC scores predominantly between 0.6 and 0.74. We observed low performance on the CFTR and disordered, membrane-interacting MemMoRF datasets. However, an enhanced performance with CFTR was shown when benchmarked against the CFTR2 database. Our results also emphasize that quality of AlphaFold’s predictions can seriously influence AlphaMissense predictions. Most importantly, AlphaMissense’s consistent capability in predicting pathogenicity across diverse protein groups, spanning both transmembrane and soluble domains was found. Moreover, the prediction of likely-pathogenic labels for IBS and CFTR coupling helix residues emphasizes AlphaMissense’s potential as a tool for pinpointing functionally significant sites. Additionally, to make AlphaMissense predictions more accessible, we have introduced a user-friendly web resource ( https://alphamissense.hegelab.org ) to enhance the utility of this valuable tool. Our insights into AlphaMissense’s capability, along with this online resource, underscore its potential to significantly aid both research and clinical applications.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 ».