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Enregistrement W2022267063 · doi:10.1111/j.1574-6976.2008.00141.x

Computational and experimental approaches to chart the<i>Escherichia coli</i>cell-envelope-associated proteome and interactome

2008· review· en· W2022267063 sur OpenAlexafffund
J. Javier Díaz-Mejía, Mohan Babu, Andrew Emili

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Reviews · 2008
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGenome Canada
Mots-clésProteomeBiologyInteractomeBiogenesisEscherichia coliCell envelopeComputational biologyProteomicsTransmembrane proteinCell biologyBioinformaticsGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bacterial cell-envelope consists of a complex arrangement of lipids, proteins and carbohydrates that serves as the interface between a microorganism and its environment or, with pathogens, a human host. Escherichia coli has long been investigated as a leading model system to elucidate the fundamental mechanisms underlying microbial cell-envelope biology. This includes extensive descriptions of the molecular identities, biochemical activities and evolutionary trajectories of integral transmembrane proteins, many of which play critical roles in infectious disease and antibiotic resistance. Strikingly, however, only half of the c. 1200 putative cell-envelope-related proteins of E. coli currently have experimentally attributed functions, indicating an opportunity for discovery. In this review, we summarize the state of the art of computational and proteomic approaches for determining the components of the E. coli cell-envelope proteome, as well as exploring the physical and functional interactions that underlie its biogenesis and functionality. We also provide a comprehensive comparative benchmarking analysis on the performance of different bioinformatic and proteomic methods commonly used to determine the subcellular localization of bacterial proteins.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,203 · 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
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

Citations57
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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