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Enregistrement W1990786456 · doi:10.1126/science.1181348

Systematic Analysis of Human Protein Complexes Identifies Chromosome Segregation Proteins

2010· article· en· W1990786456 sur OpenAlexaff
James R. A. Hutchins, Yusuke Toyoda, Björn Hegemann, Ina Poser, Jean-Karim Hèriché, Martina M. Sykora, Martina Augsburg, Otto Hudecz, Bettina A. Buschhorn, Jutta Bulkescher, Christian Conrad, David Comartin, Alexander Schleiffer, Mihail Sarov, Andrei Pozniakovsky, Mikołaj Słabicki, Siegfried Schloissnig, Ines Steinmacher, Marit Leuschner, Andrea Ssykor, Steffen Lawo, Laurence Pelletier, Holger Stark, Kim Nasmyth, Jan Ellenberg, Richard Durbin, Frank Buchholz, Karl Mechtler, Anthony A. Hyman, Jan‐Michael Peters

Notice bibliographique

RevueScience · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromosome segregationBiologyAnaphaseGeneChromosomeCell divisionGeneticsCell biologyRNARNA interferenceComputational biologyCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chromosome segregation and cell division are essential, highly ordered processes that depend on numerous protein complexes. Results from recent RNA interference screens indicate that the identity and composition of these protein complexes is incompletely understood. Using gene tagging on bacterial artificial chromosomes, protein localization, and tandem-affinity purification-mass spectrometry, the MitoCheck consortium has analyzed about 100 human protein complexes, many of which had not or had only incompletely been characterized. This work has led to the discovery of previously unknown, evolutionarily conserved subunits of the anaphase-promoting complex and the gamma-tubulin ring complex--large complexes that are essential for spindle assembly and chromosome segregation. The approaches we describe here are generally applicable to high-throughput follow-up analyses of phenotypic screens in mammalian cells.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,256 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations505
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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