FlexSADRA: Flexible Structural Alignment using a\nDimensionality Reduction Approach
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
A topic of research that is frequently studied in Structural Biology is the problem of determining the degree of similarity between two protein structures. The most common solution is to perform a three dimensional structural alignment on the two structures. Rigid structural alignment algorithms have been developed in the past to accomplish this but treat the protein molecules as immutable structures. Since protein structures can bend and flex, rigid algorithms do not yield accurate results and as a result, flexible structural alignment algorithms have been developed. The problem with these algorithms is that the protein structures are represented using thousands of atomic coordinate variables. This results in a great computational burden due to the large number of degrees of freedom required to account for the flexibility. Past research in dimensionality reduction techniques has shown that a linear dimensionality reduction technique called Principal Component Analysis (PCA) is well suited for high dimensionality reduction. This thesis introduces a new flexible structural alignment algorithm called FlexSADRA, which uses PCA to perform flexible structural alignments. Test results show that FlexSADRA determines better alignments than rigid structural alignment algorithms. Unlike existing rigid and flexible algorithms, FlexSADRA addresses the problem in a significantly lower dimensionality problem space and assesses not only the structural fit but the structural feasibility of the final alignment.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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