Critical assessment of protein intrinsic disorder prediction
Marco Necci
(1)
,
Damiano Piovesan
(1)
,
Silvio C E Tosatto
(1)
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Md Tamjidul Hoque
,
Ian Walsh
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Sumaiya Iqbal
,
Michele Vendruscolo
,
Pietro Sormanni
,
Chen Wang
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Daniele Raimondi
,
Ronesh Sharma
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Yaoqi Zhou
,
Thomas Litfin
,
Oxana Valerianovna Galzitskaya
,
Michail Yu. Lobanov
,
Wim Vranken
,
Björn Wallner
,
Claudio Mirabello
,
Nawar Malhis
,
Zsuzsanna Dosztányi
,
Gábor Erdős
,
Bálint Mészáros
,
Jianzhao Gao
,
Kui Wang
,
Gang Hu
,
Zhonghua Wu
,
Alok Sharma
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Jack Hanson
,
Kuldip Paliwal
,
Isabelle Callebaut
(2)
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Tristan Bitard-Feildel
,
Gabriele Orlando
,
Zhenling Peng
,
Jinbo Xu
,
Sheng Wang
,
David T. Jones
,
Domenico Cozzetto
,
Fanchi Meng
,
Jing Yan
,
Jörg Gsponer
,
Jianlin Cheng
,
Tianqi Wu
,
Lukasz Kurgan
,
Vasilis J. Promponas
,
Stella Tamana
,
Cristina Marino-Buslje
,
Elizabeth Martínez-Pérez
,
Anastasia Chasapi
,
Christos Ouzounis
,
A. Keith Dunker
,
Andrey V. Kajava
,
Jeremy Y. Leclercq
,
Burcu Aykac-Fas
,
Matteo Lambrughi
,
Emiliano Maiani
,
Elena Papaleo
,
Lucia Beatriz Chemes
,
Lucía Álvarez
,
Nicolás S. González-Foutel
,
Valentin Iglesias
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Jordi Pujols
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Salvador Ventura
,
Nicolás Palopoli
,
Guillermo Ignacio Benítez
,
Gustavo Parisi
,
Claudio Bassot
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Arne Elofsson
,
Sudha Govindarajan
,
John Lamb
,
Marco Salvatore
,
András Hatos
,
Alexander Miguel Monzon
,
Martina Bevilacqua
,
Ivan Mičetić
,
Giovanni Minervini
,
Lisanna Paladin
,
Federica Quaglia
,
Emanuela Leonardi
,
Norman Davey
,
Tamas Horvath
,
Orsolya Panna Kovacs
,
Nikoletta Murvai
,
Rita Pancsa
,
Eva Schad
,
Beata Szabo
,
Agnes Tantos
,
Sandra Macedo-Ribeiro
,
Jose Antonio Manso
,
Pedro José Barbosa Pereira
,
Radoslav Davidović
,
Nevena Veljkovic
,
Borbála Hajdu-Soltész
,
Mátyás Pajkos
,
Tamás Szaniszló
,
Mainak Guharoy
,
Tamas Lazar
,
Mauricio Macossay-Castillo
,
Peter Tompa
Marco Necci
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1092155
Damiano Piovesan
- Fonction : Auteur
- PersonId : 791665
- ORCID : 0000-0001-8210-2390
Md Tamjidul Hoque
- Fonction : Auteur
Ian Walsh
- Fonction : Auteur
Sumaiya Iqbal
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Michele Vendruscolo
- Fonction : Auteur
Pietro Sormanni
- Fonction : Auteur
Chen Wang
- Fonction : Auteur
- PersonId : 758852
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Daniele Raimondi
- Fonction : Auteur
Ronesh Sharma
- Fonction : Auteur
Yaoqi Zhou
- Fonction : Auteur
Thomas Litfin
- Fonction : Auteur
Oxana Valerianovna Galzitskaya
- Fonction : Auteur
Michail Yu. Lobanov
- Fonction : Auteur
Wim Vranken
- Fonction : Auteur
- PersonId : 792619
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Björn Wallner
- Fonction : Auteur
Claudio Mirabello
- Fonction : Auteur
Nawar Malhis
- Fonction : Auteur
Zsuzsanna Dosztányi
- Fonction : Auteur
- PersonId : 792610
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Gábor Erdős
- Fonction : Auteur
- PersonId : 810186
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Bálint Mészáros
- Fonction : Auteur
- PersonId : 799218
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Jianzhao Gao
- Fonction : Auteur
Kui Wang
- Fonction : Auteur
Gang Hu
- Fonction : Auteur
Zhonghua Wu
- Fonction : Auteur
Alok Sharma
- Fonction : Auteur
Jack Hanson
- Fonction : Auteur
Kuldip Paliwal
- Fonction : Auteur
Tristan Bitard-Feildel
- Fonction : Auteur
Gabriele Orlando
- Fonction : Auteur
Zhenling Peng
- Fonction : Auteur
Jinbo Xu
- Fonction : Auteur
Sheng Wang
- Fonction : Auteur
David T. Jones
- Fonction : Auteur
Domenico Cozzetto
- Fonction : Auteur
Fanchi Meng
- Fonction : Auteur
Jing Yan
- Fonction : Auteur
Jörg Gsponer
- Fonction : Auteur
Jianlin Cheng
- Fonction : Auteur
Tianqi Wu
- Fonction : Auteur
Lukasz Kurgan
- Fonction : Auteur
Vasilis J. Promponas
- Fonction : Auteur
Stella Tamana
- Fonction : Auteur
Cristina Marino-Buslje
- Fonction : Auteur
- PersonId : 799216
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Elizabeth Martínez-Pérez
- Fonction : Auteur
- PersonId : 799217
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Anastasia Chasapi
- Fonction : Auteur
- PersonId : 799214
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Christos Ouzounis
- Fonction : Auteur
A. Keith Dunker
- Fonction : Auteur
Andrey V. Kajava
- Fonction : Auteur
Jeremy Y. Leclercq
- Fonction : Auteur
Burcu Aykac-Fas
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1300094
- IdHAL : burcu-aykac-fas
- ORCID : 0000-0003-3842-731X
Matteo Lambrughi
- Fonction : Auteur
- PersonId : 794896
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Emiliano Maiani
- Fonction : Auteur
- PersonId : 799215
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Elena Papaleo
- Fonction : Auteur
- PersonId : 799221
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Lucia Beatriz Chemes
- Fonction : Auteur
Lucía Álvarez
- Fonction : Auteur
Nicolás S. González-Foutel
- Fonction : Auteur
Valentin Iglesias
- Fonction : Auteur
Jordi Pujols
- Fonction : Auteur
- PersonId : 792617
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Salvador Ventura
- Fonction : Auteur
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Nicolás Palopoli
- Fonction : Auteur
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Guillermo Ignacio Benítez
- Fonction : Auteur
Gustavo Parisi
- Fonction : Auteur
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Claudio Bassot
- Fonction : Auteur
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Arne Elofsson
- Fonction : Auteur
- PersonId : 792611
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Sudha Govindarajan
- Fonction : Auteur
John Lamb
- Fonction : Auteur
Marco Salvatore
- Fonction : Auteur
András Hatos
- Fonction : Auteur
- PersonId : 792612
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Alexander Miguel Monzon
- Fonction : Auteur
Martina Bevilacqua
- Fonction : Auteur
Ivan Mičetić
- Fonction : Auteur
Giovanni Minervini
- Fonction : Auteur
- PersonId : 792616
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Lisanna Paladin
- Fonction : Auteur
Federica Quaglia
- Fonction : Auteur
- PersonId : 792608
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Emanuela Leonardi
- Fonction : Auteur
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Norman Davey
- Fonction : Auteur
Tamas Horvath
- Fonction : Auteur
Orsolya Panna Kovacs
- Fonction : Auteur
Nikoletta Murvai
- Fonction : Auteur
Rita Pancsa
- Fonction : Auteur
- PersonId : 799220
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Eva Schad
- Fonction : Auteur
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Beata Szabo
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Agnes Tantos
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Sandra Macedo-Ribeiro
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- PersonId : 792615
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Jose Antonio Manso
- Fonction : Auteur
Pedro José Barbosa Pereira
- Fonction : Auteur
Radoslav Davidović
- Fonction : Auteur
- PersonId : 792609
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Nevena Veljkovic
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Borbála Hajdu-Soltész
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Mátyás Pajkos
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- PersonId : 799219
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Tamás Szaniszló
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Mainak Guharoy
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Tamas Lazar
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Mauricio Macossay-Castillo
- Fonction : Auteur
Peter Tompa
- Fonction : Auteur
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Résumé
Intrinsically disordered proteins, defying the traditional protein structure–function paradigm, are a challenge to study experimentally. Because a large part of our knowledge rests on computational predictions, it is crucial that their accuracy is high. The Critical Assessment of protein Intrinsic Disorder prediction (CAID) experiment was established as a community-based blind test to determine the state of the art in prediction of intrinsically disordered regions and the subset of residues involved in binding. A total of 43 methods were evaluated on a dataset of 646 proteins from DisProt. The best methods use deep learning techniques and notably outperform physicochemical methods. The top disorder predictor has F max = 0.483 on the full dataset and F max = 0.792 following filtering out of bona fide structured regions. Disordered binding regions remain hard to predict, with F max = 0.231. Interestingly, computing times among methods can vary by up to four orders of magnitude.
Fichier principal
Necci et al. - 2021 - Critical assessment of protein intrinsic disorder .pdf (2.78 Mo)
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