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Enregistrement W4393696344 · doi:10.5281/zenodo.2642094

Human SET domain bifurcated 1 (SETDB1), Tudor domain; A Target Enabling Package

2016· dataset· en· W4393696344 sur OpenAlexaboutno aff
P. Mäder, Rachel Harding, A. Dong, W. Tempel, Walker JR, E. Dobrovetsky, Ferreira De Freitas R, Scott D. Kennedy, Jurkowska RZ, Masoud Vedadi, Von Delft F, Albert Jeltsch, Jie Min, M Schapira, Philip Brown, C.H. Arrowsmith, Vijayaratnam Santhakumar

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2016
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Mechanisms and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomain (mathematical analysis)Set (abstract data type)Computer scienceBiologyCell biologyProgramming languageMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SETDB1 is a H3K9 methyltransferase involved in transcriptional silencing with a catalytic SET domain and a triple Tudor domain containing a methyl-lysine binding site. SGC Toronto previously solved the apo structure of the Tudor domain (PDB code 3DLM). Amplification of SETDB1 in over 15% lung adenocarcinoma correlates with high mRNA and protein levels and its depletion in SETDB1-amplified cells reduces cancer growth in cell culture and nude mice models, whereas its overexpression increases tumour invasiveness (Rodriguez-Paredes et al. Oncogene 2014, Shah et al. Epigenetic Chromatin 2014). Several histone methyltransferases are known to have non-catalytic functions that might be alternative targeting strategies. For instance, recognition of H3K9 methylation by the ankyrin repeat of the methyltransferase GLP is required for efficient establishment of H3K9 methylation (Liu et al. Genes Dev. 2015). No catalytic domain inhibitor of SETDB1 has been reported to date. The goal of this TEP is to enable the discovery of potent, selective compounds targeting the Tudor domain of SETDB1.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,038

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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