NRGSuite-Qt: A PyMOL plugin for high-throughput virtual screening, molecular docking, normal-mode analysis, the study of molecular interactions and the detection of binding-site similarities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Summary We introduce NRGSuite-Qt, a PyMOL plugin that provides a comprehensive toolkit for protein modeling, virtual screening, normal mode analysis, and binding-site similarity calculations. Building on the original NRGSuite plugin for FlexAID, this updated version integrates five new functionalities: protein-protein and protein-ligand interaction analysis using Surfaces, ultra-massive virtual screening with NRGRank, binding-site similarity detection with IsoMIF, normal mode analysis using NRGTEN, and mutational studies through integration with the Modeller Suite. By merging these advanced tools into a cohesive platform, NRGSuite-Qt streamlines complex workflows and facilitates high-throughput computational studies within a single interface. Additionally, we benchmark a newer version of the Elastic Network Contact Model for normal mode analysis method ENCoM, utilizing the same 40 atom-type pairwise interaction matrix that is used in all other software. This version outperforms the default model in multiple benchmarking tests. Availability The Installation guide and tutorial is available at https://nrg-qt.readthedocs.io/ Contact rafael.najmanovich@umontreal.ca
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,052 | 0,022 |
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 ».