StreptomeDB 4.0: a comprehensive database of streptomycetes natural products enriched with protein interactions and interactive spectral visualization
Notice bibliographique
Résumé
Streptomycetes remain an important bacterial source of natural products (NPs) with significant therapeutic promise, particularly in the fight against antimicrobial resistance. Herein, we present StreptomeDB 4.0, a substantial update of the database that includes expanded content and several new features. Currently, StreptomeDB 4.0 contains over 8500 NPs originating from ∼3900 streptomycetes, manually annotated from ∼7600 PubMed-indexed peer-reviewed articles. The database was enhanced by two in-house developments: (i) automated literature-mined NP-protein relationships (hyperlinked to the CPRiL web server) and (ii) pharmacophore-based NP-protein interactions (predicted with the ePharmaLib dataset). Moreover, genome mining was supplemented through hyperlinks to the widely used antiSMASH database. To facilitate NP structural dereplication, interactive visualization tools were implemented, namely the JSpecView applet and plotly.js charting library for predicted nuclear magnetic resonance and mass spectrometry spectral data, respectively. Furthermore, both the backend database and the frontend web interface were redesigned, and several software packages, including PostgreSQL and Django, were updated to the latest versions. Overall, this comprehensive database serves as a vital resource for researchers seeking to delve into the metabolic intricacies of streptomycetes and discover novel therapeutics, notably antimicrobial agents. StreptomeDB is publicly accessible at https://www.pharmbioinf.uni-freiburg.de/streptomedb.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,016 |
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 ».