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Enregistrement W1607625373 · doi:10.1002/0471250953.bi0818s48

DXMSMS Match Program for Automated Analysis of LC‐MS/MS Data Obtained Using Isotopically Coded CID‐Cleavable Cross‐Linking Reagents

2014· article· en· W1607625373 sur OpenAlexafffund
Evgeniy V. Petrotchenko, Karl A.T. Makepeace, Christoph H. Borchers

Notice bibliographique

RevueCurrent Protocols in Bioinformatics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensGenome British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGenome British ColumbiaGenome Canada
Mots-clésChemistryMass spectrometryReagentCross-platformCleavage (geology)Mass spectrumFragmentation (computing)LinkerCross-validationCoding (social sciences)Tandem mass spectrometryChromatographyCombinatorial chemistryComputer scienceOrganic chemistryArtificial intelligenceMaterials scienceMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cross-linking combined with mass spectrometry for the study of proteins and protein complexes is greatly facilitated by the use of isotopically coded cleavable cross-linking reagents. The isotopic coding of the cross-linker enables confident detection of the cross-link signals, while cleavage of the cross-linker provides masses of the individual peptides composing the cross-link and, therefore, facilitates unambiguous assignment of the cross-links. Here, we describe the DXMSMS Match program, designed for automatic analysis of LC-MS/MS mass spectrometric data obtained with isotopically coded CID-cleavable cross-linkers. The program verifies the assignments of the cross-links by precursor mass and by inspection of the MS/MS spectra for the fragments and the cleavage products of the cross-linked peptides. The program produces nonprobabilistic scores for matching the spectra to the theoretical fragmentation of the cross-links and a visual interface for the validation of the mass spectral matches.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,009

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations24
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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