Using Auto-Encoders to Create Encodings for Three-Dimensional Protein Structure Information
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Proteins play a crucial role in various biological processes, serving as the building blocks and machines of life. Therefore, understanding their structure and function is paramount for advancing our knowledge of structural biology. The Protein Data Bank (PDB) [3] files have been an integral part of helping researchers decipher the complex workings of proteins. PDB files provide three-dimensional Cartesian coordinates of protein structures which are used as a stepping stone for other protein structure tools, such as protein classification. Efficient protein classification is vital for organizing and categorizing the large number of proteins discovered to date. It enables researchers to identify functional relationships, predict protein functions, and gain insights into their evolutionary history. However, current protein structural classification systems like CATH [22], SCOP [2] and SCOPe [5] have some limitations, such as complicated protein structure domain descriptions, manual and subjective classification, lack of customizability for users with different classification needs, and handling the increasing volume of protein structure data. Recently, image processing has advanced significantly, mainly due to neural networks such as Convolutional Neural Networks (CNNs) and auto-encoders. This work aims to harness the remarkable success of learned representations and CNNs for image processing by proposing a foundation model for the development of new encodings from three-dimensional protein structure information for various classification needs. The protein encodings will be helpful in other protein structure-related problems such as protein structure prediction, protein function prediction, and drug discovery.
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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 découle