CREMP: Conformer-rotamer ensembles of macrocyclic peptides for machine learning
Notice bibliographique
Résumé
CREMP: A resource generated for the rapid development and evaluation of machine learning models for macrocyclic peptides. CREMP contains 36,198 unique macrocyclic peptides and their high-quality structural ensembles generated using the Conformer-Rotamer Ensemble Sampling Tool (CREST). Altogether, this dataset contains nearly 31.3 million unique macrocycle geometries, each annotated with energies derived from semi-empirical tight-binding DFT calculations. We anticipate that this dataset will enable the development of machine learning models that can improve peptide design and optimization for novel therapeutics. We provide the data in two available formats, either as Python pickle files, which provide quick read access with RDKit version 2022.09.5 or later, and as text-based SDF files with associated metadata in JSON format. Each file is named based on its amino acid sequence, with residues separated by periods, using standard one-letter codes with lowercase letters representing D-amino acids and "Me" prefixes representing N-methylated amino acids. The sequences are in no particular order, e.g., "C.R.E.M.P" and "R.E.M.P.C" correspond to the same peptide macrocycle. The filename extensions are ".pickle", ".sdf", and ".json". Each file in the “pickle” folder contains a Python dictionary with amino acid sequence, SMILES, CREST metadata, and a single RDKit molecule object containing all conformers. All files in the folder were compressed into a single “pickle.tar.gz” archive. In the “sdf_and_json” folder, each individual SDF file contains all conformers, each associated with its own JSON file that contains CREST metadata. Similarly, all are compressed into another single archive, “sdf_and_json.tar.bz2”. A single summary CSV file is also provided containing ”sequence”, “smiles”, “num_monomers”, “num_atoms”, “num_heavy_atoms”, along with the CREST metadata “totalconfs”, “uniqueconfs”, “lowestenergy”, “poplowestpct”, “temperature”, “ensembleenergy”, “ensembleentropy”, and “ensemblefreeenergy”. The number of unique conformers with different 3D structures is given by “uniqueconfs”, while “totalconfs” includes the number of rotamers in addition. The unzipped sizes of the archives are approximately 32 GB for "pickle.tar.gz" and 210 GB for "sdf_and_json.tar.bz2". If you encounter errors when trying to load the pickle files, please make sure your RDKit version is at least 2022.09.5. If that doesn't work, try other Python versions.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,013 |
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 ».