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Enregistrement W1064284836 · doi:10.1016/j.dib.2015.07.024

Data set for mass spectrometric analysis of recombinant human serum albumin from various expression systems

2015· article· en· W1064284836 sur OpenAlexafffund
Daryl G.S. Smith, Grant Frahm, Anita Kane, Barry Lorbetskie, Michel Girard, Michael Johnston, Terry D. Cyr

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Interaction Studies and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésRecombinant DNAGlycationHuman serum albuminChemistryLysineBiochemistryAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human serum albumin (HSA) is a versatile and important protein for the pharmaceutical industry (Fanali et al., Mol. Aspects Med. 33(3) (2012) 209-290). Due to the potential transmission of pathogens from plasma sourced albumin, numerous expression systems have been developed to produce recombinant HSA (rHSA) (Chen et al., Biochim. Biophys. Acta (BBA)-Gen. Subj. 1830(12) (2013) 5515-5525; Kobayashi, Biologicals 34(1) (2006) 55-59). Based on our previous study showing increased glycation of rHSA expressed in Asian rice (Frahm et al., J. Phys. Chem. B 116(15) (2012) 4661-4670), both supplier-to-supplier and lot-to-lot variability of rHSAs from a number of expression systems were evaluated using reversed phase liquid chromatography linked with MS and MS/MS analyses. The data are associated with the research article 'Determination of Supplier-to-Supplier and Lot-to-Lot Variability in Glycation of Recombinant Human Serum Albumin Expressed in Oryza sativa' where further analysis of rHSA samples with additional biophysical methods can be found (Frahm et al., PLoS ONE 10(9) (2014) e109893). We determined that all rHSA samples expressed in rice showed elevated levels of arginine and lysine hexose glycation compared to rHSA expressed in yeast, suggesting that the extensive glycation of the recombinant proteins is a by-product of either the expression system or purification process and not a random occurrence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,031

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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