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Enregistrement W4411690762 · doi:10.1371/journal.pone.0326679

Using computer-generated protein models to analyze mutations linked to Amelogenesis Imperfecta

2025· article· en· W4411690762 sur OpenAlexaff
Nazlee Sharmin, Jerald Yuan, A. Chow

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmelogenesis imperfectaThreading (protein sequence)Computational biologyProtein structure predictionHomology modelingProtein structureBiologyGeneticsMutationGeneMutant proteinOsteogenesis imperfectaMutantBioinformaticsEnamel paintMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amelogenesis Imperfecta (AI) is a disorder of tooth development caused by mutations in genes involved in several stages of tooth enamel formation. Few proteins involved in tooth development or developmental anomalies are explored in detail. Knowledge of 3D protein structure is essential to studying protein function. However, crystallized complete protein structures related to teeth and oral development are rare in the Protein Data Bank. Computational approaches for automated protein structure prediction have become a popular alternative for generating protein 3D structures. In this study, we aimed to explore the potential of using computer-generated protein models to analyze mutations linked to AI. We took a systematic approach to identify, screen, and analyze AI-linked protein variants. Proteins with AI-linked mutations were identified from the NCBI and OMIM databases, followed by screening of sequences for intrinsically disordered regions (IDRs). The iterative threading assembly refinement (I-TASSER) server was used to generate homology models for the wildtype and mutant proteins. PyMOL was used to analyze and compare the 3D structures of the proteins. Nineteen human genes with AI-associated mutations were identified from NCBI and OMIM. We identified multiple AI-associated protein variants with structural differences compared to their wildtype form. The current evidence aligns with several of the structural alterations identified in our study. Our findings suggest the potential of utilizing computer-generated protein models to investigate disease-associated mutations. However, careful consideration of models, templates, and alignments over the regions of interest is necessary to predict any potential structural impact of a disease-causing protein variant.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
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