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Enregistrement W4414458008 · doi:10.1093/bioinformatics/btaf531

SPAED: harnessing AlphaFold output for accurate segmentation of phage endolysin domains

2025· article· en· W4414458008 sur OpenAlexafffund
Alexandre Boulay, Emma Cremelie, Clovis Galiez, Yves Briers, Elsa Rousseau, Roberto Vázquez

Notice bibliographique

RevueBioinformatics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMachine Learning in Bioinformatics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVlaamse regeringUniversiteit GentAlliance de recherche numérique du CanadaEuropean Society of Clinical Microbiology and Infectious DiseasesMitacsFonds de Recherche du Québec - SantéFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésLysinSegmentationBacteriophageSoftwarePattern recognition (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: SPAED is an accessible tool for the accurate segmentation of protein domains that leverages information contained in the predicted aligned error (PAE) matrix obtained from AlphaFold to better identify domain-linker boundaries and detect terminal disordered regions. On a dataset of 376 bacteriophage endolysins (proteins that degrade the bacterial cell wall), SPAED achieves a mean intersect-over-union score of 96% and a domain-boundary-distance score of 89% compared to 94% and 70%, respectively, for the state-of-the-art tool Chainsaw. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: Implemented in Python, SPAED is accessible on the web (https://spaed.ca) and available for download from https://github.com/Rousseau-Team/spaed or https://pypi.org/project/spaed. The data used to test SPAED can be found at https://doi.org/10.5281/zenodo.15285860.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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