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Enregistrement W1565956825 · doi:10.1111/j.1742-4658.2011.08292.x

Proteomic reactors and their applications in biology

2011· review· en· W1565956825 sur OpenAlexafffund
Hu Zhou, Zhibin Ning, Fangjun Wang, Deeptee Seebun, Daniel Figeys

Notice bibliographique

RevueFEBS Journal · 2011
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésProteomicsMicrofluidicsProteomeQuantitative proteomicsChromatographyPosttranslational modificationChemistryNanotechnologyComputational biologyBiologyMaterials scienceBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proteomic analysis requires the combination of an extensive suite of technologies including protein processing and separation, micro-flow HPLC, MS and bioinformatics. Although proteomic technologies are still in flux, approaches that bypass gel electrophoresis (gel-free approaches) are dominating the field of proteomics. Along with the development of gel-free proteomics, came the development of devices for the processing of proteomic samples termed proteomic reactors. These microfluidic devices provide rapid, robust and efficient pre-MS sample procession by performing protein sample preparation/concentration, digestion and peptide fractionation. The proteomic reactor has advanced in two major directions: immobilized enzyme reactor and ion exchange-based proteomic reactor. This review summarizes the technical developments and biological applications of the proteomic reactor over the last decade.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations34
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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