Toward a systems level view of the ECM and related proteins: A framework for the systematic definition and analysis of biological systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Advances in high throughput 'omic technologies are starting to provide unprecedented insights into how components of biological systems are organized and interact. Key to exploiting these datasets is the definition of the components that comprise the system of interest. Although a variety of knowledge bases exist that capture such information, a major challenge is determining how these resources may be best utilized. Here we present a systematic curation strategy to define a systems-level view of the human extracellular matrix (ECM)--a three-dimensional meshwork of proteins and polysaccharides that impart structure and mechanical stability to tissues. Employing our curation strategy we define a set of 357 proteins that represent core components of the ECM, together with an additional 524 genes that mediate related functional roles, and construct a map of their physical interactions. Topological properties help identify modules of functionally related proteins, including those involved in cell adhesion, bone formation and blood clotting. Because of its major role in cell adhesion, proliferation and morphogenesis, defects in the ECM have been implicated in cancer, atherosclerosis, asthma, fibrosis, and arthritis. We use MeSH annotations to identify modules enriched for specific disease terms that aid to strengthen existing as well as predict novel gene-disease associations. Mapping expression and conservation data onto the network reveal modules evolved in parallel to convey tissue-specific functionality on otherwise broadly expressed units. In addition to demonstrating an effective workflow for defining biological systems, this study crystallizes our current knowledge surrounding the organization of the ECM.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle