Notice bibliographique
Résumé
Background: The advent of protein embeddings has revolutionized bioinformatics by providing contextual representations that capture functional and evolutionary patterns. They have become, alongside sequence alignments, the cornerstone of bioinformatics. Embeddings cannot replace alignments but they can greatly help improve their quality. While embedding-based improvements have been considered for global alignments, the more important counterpart, local alignments, has not been studied thoroughly. Our goal is to identify the most accurate local alignment algorithm for protein sequences. Results: We introduce a new scoring function into our previous E-score algorithm by using Ankh embeddings. We prove that the resulting algorithm produces the most accurate local alignments of protein sequences using a new comprehensive framework that enables thorough evaluation of local alignment quality. We design a new algorithm for local alignment extraction, localization and quality evaluation and employ five distance metrics to evaluate the similarity with the true alignment. We also build multiple datasets, using both natural and inserted sequences, from the Conserved Domain Database, BAliBASE, and GPCRdb. We perform over two and a half million tests to compare the new algorithm with the best BLOSUM matrices, specialized GPCRtm matrices, and top programs, such as PEbA, DEDAL, vcMSA and pLM-BLAST. Our testing also reveals interesting insights into the behaviour of various protein language models as some of them perform much better on natural sequences compared to artificial ones obtained by inserting domains into random protein sequences. Also, while some models combine to produce better results, Ankh does not combine well with other embeddings. Conclusions: The new, Ankh-score-based, program is clearly superior to all existing methods. New light shed on the protein embeddings can guide future improvements. In order to facilitate the use of the new method and protocol, they are freely available as a web server at e-score.csd.uwo.ca and as source code at github.com/lucian-ilie/E-score.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».