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Enregistrement W4388454562 · doi:10.1093/nar/gkad985

DescribePROT in 2023: more, higher-quality and experimental annotations and improved data download options

2023· article· en· W4388454562 sur OpenAlexaff
Sushmita Basu, Bi Zhao, Bálint Biró, Eshel Faraggi, Jörg Gsponer, Gang Hu, Andrzej Kloczkowski, Nawar Malhis, Milot Mirdita, Johannes Söding, Martin Steinegger, Duolin Wang, Kui Wang, Dong Xu, Jian Zhang, Lukasz Kurgan

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésProteomeDownloadInterface (matter)Graphical user interfaceBiologyFunction (biology)Scope (computer science)Computer scienceDatabaseComputational biologyBioinformaticsWorld Wide WebOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The DescribePROT database of amino acid-level descriptors of protein structures and functions was substantially expanded since its release in 2020. This expansion includes substantial increase in the size, scope, and quality of the underlying data, the addition of experimental structural information, the inclusion of new data download options, and an upgraded graphical interface. DescribePROT currently covers 19 structural and functional descriptors for proteins in 273 reference proteomes generated by 11 accurate and complementary predictive tools. Users can search our resource in multiple ways, interact with the data using the graphical interface, and download data at various scales including individual proteins, entire proteomes, and whole database. The annotations in DescribePROT are useful for a broad spectrum of studies that include investigations of protein structure and function, development and validation of predictive tools, and to support efforts in understanding molecular underpinnings of diseases and development of therapeutics. DescribePROT can be freely accessed at http://biomine.cs.vcu.edu/servers/DESCRIBEPROT/.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,170
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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