Teaching expression proteomics: From the wet‐lab to the laptop
Notice bibliographique
Résumé
Expression proteomics has become, in recent years, a key genome-wide expression approach in fundamental and applied life sciences. This postgenomic technology aims the quantitative analysis of all the proteins or protein forms (the so-called proteome) of a given organism in a given environmental and genetic context. It is a challenge to provide effective training in this area due to its demanding laboratory procedures and laborious computational data analysis. However, the effective training of undergraduates and postgraduates in this field is highly recommended to prepare them for the challenges of postgenomic research and of medical, industrial and other economical activities. Since 2004, the area of Biological Sciences at the Department of Chemical and Biological Engineering of Instituto Superior Técnico (IST) has been teaching Expression Proteomics to undergraduate and postgraduate students in three formats: 1) as modules of curricular units (CU), in particular of Functional Genomics and Bioinformatics (FGB), offered as a mandatory CU to IST Biological Engineering or Biotechnology Master courses students, or as an elective CU to other MSc courses with a biological component and to the MSc in Information Systems and Computer Engineering; the topic is also part of the PhD program in Biotechnology; 2) as mentored coaching, in which IST students integrate ongoing research programs at the Biological Sciences Research Group of IBB at IST; and 3) as intensive thematic courses open to the external community. In this article, educational programs and teaching methodologies and tools that we have been using are outlined, from the wet-lab to the laptop. The current role of quantitative proteomics in biological research, with emphasis on microbial stress response and on biomedical and biotechnological applications, is addressed, as a case-study, anchored on our group research activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».