Notice bibliographique
Résumé
Recent eVorts to collect and mine crystallization data from structural genomics (SG) consortia have led to the identiWcation of minimal screens and novel screening strategies that can be used to streamline the crystallization process. Two groups, the Joint Cen-ter for Structural Genomics and the University of Toronto, carried out large-scale crystallization trials on diVerent sets of bacterial targets (539, JCSG and 755, Toronto), using diVerent sample processing and crystallization methods, and then analyzed their results to identify the smallest subset of conditions that would have crystallized the maximum number of protein targets. The JCSG Core Screen contains 67 conditions (from 480) while the Toronto Minimal Screen contains 6 (from 48). While the exact conditions included in the two screens do not overlap, the major precipitants of the conditions are similar and thus both screens can be used to determine if a protein has a natural propensity to crystallize. In addition, studies from other groups including the University of Queensland, the Mycobacterium tuberculosis SG group, the Southeast Collaboratory for SG, and the York Structural Biology Labo-ratory indicate that alternative crystallization strategies may be more successful at identifying initial crystallization conditions than typical sparse matrix screens. These minimal screens and alternative screening strategies are already being used to optimize the crys-tallization processes within large SG eVorts. The diVerences between these results, however, demonstrate that additional studies which examine the inXuence of protein biophysical properties and sample preparation methods on crystal formation must also be carried out before more robust screens can be identiWed.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».