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Enregistrement W1996988499 · doi:10.1586/epr.12.8

Optimal selection of 2D reversed-phase–reversed-phase HPLC separation techniques in bottom-up proteomics

2012· letter· en· W1996988499 sur OpenAlexaff
Peter McQueen, Oleg V. Krokhin

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Proteomics · 2012
Typeletter
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatographySelection (genetic algorithm)ProteomicsPhase (matter)High-performance liquid chromatographyReversed-phase chromatographyChemistryComputer scienceArtificial intelligenceBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation of: Stephanowitz H, Lange S, Lang D et al. Improved two-dimensional reversed phase–reversed phase LC-MS/MS approach for identification of peptide–protein interactions. J. Proteome Res. 11(2), 1175–1183 (2011).Recent developments in bottom-up proteomics have supplanted the use of gel-based approaches in favor of multidimensional chromatographic separations of peptide mixtures followed by mass spectrometry analysis. This trend is driven by the desire to eliminate labor-intensive in-gel digestion procedures and increase proteome coverage through better recovery of proteolytic fragments. Introduction of reversed-phase–reversed-phase 2D separation techniques is one of the major improvements that have made this possible. In this article, we review recent developments in 2D HPLC and highlight variations in reversed-phase HPLC separation selectivity that allow for superior peak capacity in peptide fractionation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,325 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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