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Enregistrement W1979340580 · doi:10.1038/nmeth.2650

TCPA: a resource for cancer functional proteomics data

2013· letter· en· W1979340580 sur OpenAlexfundno aff
Jun Li, Yiling Lu, Rehan Akbani, Zhenlin Ju, Paul Roebuck, Wenbin Liu, Ji-Yeon Yang, Bradley M. Broom, Roeland Verhaak, David W. Kane, Chris Wakefield, John N. Weinstein, Gordon B. Mills, Han Liang

Notice bibliographique

RevueNature Methods · 2013
Typeletter
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of MiamiSusan G. Komen for the Cure
Mots-clésProteomicsComputational biologyResource (disambiguation)BiologyComputer scienceBioinformaticsGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional proteomics represents a powerful approach to understand the pathophysiology and therapy of cancer. However, comprehensive cancer proteomic data have been relatively limited. As a part of The Cancer Genome Atlas (TCGA) Project and other efforts, we have generated protein expression data over a large number of tumor and cell line samples using reverse-phase protein arrays (RPPAs). RPPA is a quantitative, antibody-based technology that can assess multiple protein markers in many samples in a cost-effective, sensitive and high-throughput manner 1 , 2 . This technology has been extensively validated for both cell line and patient samples 3 , 4 , 5 , and its applications range from building reproducible prognostic models 6 to generating experimentally verified mechanistic insights 7 .

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0140,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,018

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,426
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations538
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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