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Enregistrement W2019263897 · doi:10.1021/ja303465x

Antibody-Free Reading of the Histone Code Using a Simple Chemical Sensor Array

2012· article· en· W2019263897 sur OpenAlexaff
Samuel A. Minaker, Kevin D. Daze, C. F. Manuel, Fraser Hof

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistoneChemistryComputational biologySequence (biology)AnalyteHistone codeHistone H3Identification (biology)Supramolecular chemistryCombinatorial chemistryBiochemistryNucleosomeGeneMoleculeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The histone code refers to the complex network of histone post-translational modifications that control gene expression and are of high interest as drivers of a large number of human diseases. We report here on a mix-and-match toolkit of readily available dyes and calixarene host molecules that can be combined to form dye-displacement sensors that respond to a wide variety of cationic peptides. Using the data from only two or three such simple supramolecular sensors as a chemical sensor array produces fingerprints of data that discriminate robustly among many kinds of histone code elements. "Reads" that are accomplished include the discrimination of unmethylated, mono-, di-, and trimethylated lysines on a single histone tail sequence, identification of different modifications and combinations of modifications on a single histone tail sequence, identification of a single modification type in several different sequence contexts, and identification of isomeric dimethylarginine modifications. Reads that are sometimes troublesome for antibodies are achieved. We also report on the ability of the sensor array to report simultaneously on the concentrations and identities of histone modifications. This sensor array discriminates between post-translationally modified analytes without being limited to partners that contain a single, programmed binding interaction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations113
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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