HORSKÝ, Vladimír, Radka SVOBODOVÁ VAŘEKOVÁ, Veronika BENDOVÁ, Dominik TOUŠEK a Jaroslav KOČA. ValTrendsDB: bringing Protein Data Bank validation information closer to the user. In ELIXIR - EXCELERATE All Hands meeting 2019. 2019.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název ValTrendsDB: bringing Protein Data Bank validation information closer to the user
Autoři HORSKÝ, Vladimír (203 Česká republika, garant, domácí), Radka SVOBODOVÁ VAŘEKOVÁ (203 Česká republika, domácí), Veronika BENDOVÁ (203 Česká republika, domácí), Dominik TOUŠEK (203 Česká republika, domácí) a Jaroslav KOČA (203 Česká republika, domácí).
Vydání ELIXIR - EXCELERATE All Hands meeting 2019, 2019.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Konferenční abstrakt
Obor 10608 Biochemistry and molecular biology
Stát vydavatele Velká Británie a Severní Irsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW Conference announcement
Kód RIV RIV/00216224:14740/19:00110335
Organizační jednotka Středoevropský technologický institut
Klíčová slova anglicky PDB; PDBe; Protein Data Bank; three-dimensional macromolecular structure; validation; wwPDB validation pipeline; ligands; ValTrendsDB; X-ray crystallography; NMR spectroscopy; 3DEM; database; trends in quality; visualization; statistical analysis
Štítky rivok
Příznaky Mezinárodní význam
Změnil Změnila: Mgr. Pavla Foltynová, Ph.D., učo 106624. Změněno: 26. 3. 2020 16:51.
Anotace
Biomacromolecular structural data is one of the most interesting and important results of modern life sciences. However, this treasure trove is inevitably plagued by errors and discrepancies. The issue of structure data reliability has stimulated the research community to concentrate more on data quality improvement. This provoked us to ask a number of questions that concern the macro perspective of structure quality: How these validation efforts influence the real quality of structural data? And how is structure quality changing over time and which factors affect it? The micro perspective is, however, equally interesting to the community. We wanted to provide an interactive web-based tool that would enable users to visualize quality and features of one or more structures that represent, e.g., a protein family, a fold, structures of an author, or structures published in a journal. We have carried out an analysis of the state of data quality and validation trends. Our research has been based on data from the Protein Data Bank (PDB) and ligand validation data from our validation database ValidatorDB. All entries in the PDB database have been considered. 1,852 meaningful pairs of factors have been assessed for existence of correlation between them. 88 factors have been considered, including structure metadata factors (e.g., year of release, ligand count, residue count), structure quality factors (e.g., clashscore, Ramachandran outlier ratio), and ligand quality factors (e.g., ratio of ligands with topological and chiral problems, average RSCC and RSR). Results are available in the weekly updated ValTrendsDB database.
Návaznosti
LQ1601, projekt VaVNázev: CEITEC 2020 (Akronym: CEITEC2020)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, CEITEC 2020
MUNI/A/1503/2018, interní kód MUNázev: Matematické statistické modelování 3 (Akronym: MaStaMo3)
Investor: Masarykova univerzita, Matematické statistické modelování 3, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 30. 9. 2024 22:50