Local Disordered Region Sampling (LDRS) for ensemble modeling of proteins with experimentally undetermined or low confidence prediction segments
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY: The Local Disordered Region Sampling (LDRS, pronounced loaders) tool is a new module developed for IDPConformerGenerator, a previously validated approach to model intrinsically disordered proteins (IDPs). The IDPConformerGenerator LDRS module provides a method for generating all-atom conformations of intrinsically disordered protein regions at N- and C-termini of and in loops or linkers between folded regions of an existing protein structure. These disordered elements often lead to missing coordinates in experimental structures or low confidence in predicted structures. Requiring only a pre-existing PDB or mmCIF formatted structural template of the protein with missing coordinates or with predicted confidence scores and its full-length primary sequence, LDRS will automatically generate physically meaningful conformational ensembles of the missing flexible regions to complete the full-length protein. The capabilities of the LDRS tool of IDPConformerGenerator include modeling phosphorylation sites using enhanced Monte Carlo-Side Chain Entropy, transmembrane proteins within an all-atom bilayer, and multi-chain complexes. The modeling capacity of LDRS capitalizes on the modularity, the ability to be used as a library and via command-line, and the computational speed of the IDPConformerGenerator platform. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: The LDRS module is part of the IDPConformerGenerator modeling suite, which can be downloaded from GitHub at https://github.com/julie-forman-kay-lab/IDPConformerGenerator. IDPConformerGenerator is written in Python3 and works on Linux, Microsoft Windows, and Mac OS versions that support DSSP. Users can utilize LDRS's Python API for scripting the same way they can use any part of IDPConformerGenerator's API, by importing functions from the "idpconfgen.ldrs_helper" library. Otherwise, LDRS can be used as a command line interface application within IDPConformerGenerator. Full documentation is available within the command-line interface as well as on IDPConformerGenerator's official documentation pages (https://idpconformergenerator.readthedocs.io/en/latest/).
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 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 ».