MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1982717186 · doi:10.1039/c3mb70135b

High throughput strategies for probing the different organizational levels of protein interaction networks

2013· review· en· W1982717186 sur OpenAlexafffund
Anders Riis Kristensen, Leonard J. Foster

Notice bibliographique

RevueMolecular BioSystems · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDanish Agency for Science and Higher EducationCanadian Institutes of Health ResearchMokslo, Inovaciju ir Technologiju AgenturaCanada Research Chairs
Mots-clésProtein–protein interactionProtein Interaction NetworksContext (archaeology)Computer scienceComputational biologySystems biologyInteraction networkThroughputScale (ratio)BiologyData scienceGeneticsGeneTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most proteins do not exist as isolated molecules in the cell, but instead serve as nodes of protein interaction networks. A number of techniques have been developed in the last two decades to study protein interaction networks at different levels of detail. Here we describe some of the techniques for characterizing protein interactions and protein complexes on a system-wide scale, focusing especially on newly emerging techniques that use co-migration. These newer approaches have the advantage that no genetic manipulation is necessary, thereby allowing investigation of protein complexes at their endogenous levels in the correct cellular context. Finally, we discuss different approaches for measuring large-scale temporal changes to protein interaction networks, an area that we believe will be one of the frontiers in systems biology in the coming years.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,246 · 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
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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular BioSystemsMême sujetBioinformatics and Genomic NetworksTravaux en français237 207