Notice bibliographique
Résumé
In all forms of life, the amount of cellular protein present at any given time is tightly regulated by a combination of mechanisms of gene expression, namely transcription, mRNA degradation, translation, and protein degradation. A variety of events can trigger changes in protein abundance throughout the cell cycle by affecting the different steps of gene expression. Although the mechanisms that regulate gene expression in prokaryotes and eukaryotes are well known, the way in which protein abundance is controlled at each regulatory step remains unclear. The quantitation of protein levels is essential to understand the different aspects of gene expression, while a solid knowledge of the mechanisms and causes that affect protein levels should enable the development of new technologies, whether for human needs or environmental care. In the past, considerable effort has been invested in quantifying protein abundances in different situations such as stress, disease progression, or changing environmental conditions. More recently, significant advances have been made in the methods used to quantify protein abundance on the genome scale, in specific cells at certain time points, and/or under different environmental conditions. In this chapter, the different mechanisms that control protein abundance variation in prokaryotes and eukaryotes – that is, the biochemical features of mRNAs and proteins, as well as external factors such as environmental changes, stress, diseases, or developmental stages – are reviewed. Details are also be provided of the most relevant methodologies for the qualitative and quantitative analyses of protein abundance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,014 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».