Nine steps to proteomic wisdom: A practical guide to using protein‐protein interaction networks and molecular pathways as a framework for interpreting disease proteomic profiles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A major aim of proteomic profiling of disease is to uncover the mechanistic basis of a given pathology. High-throughput experimental techniques continue to advance rapidly, but are still plagued by high rates of false negatives, false positives, and other spurious findings. By reducing a disease profile to a subset of differentially expressed proteins and determining functional over-representation, one can often make a reasonable first-pass assessment as to what might be happening in disease. Integrating mRNA expression patterns together with prior knowledge of protein-protein interaction networks and biological pathway information goes a step further, providing clues into the core processes that are aberrant in the disease state, and indicating which cellular functions are activated or repressed as a maladaptive pathophysiological response. This multi-step framework allows one to hypothesize as to possible cause and effect of pathology, and highlights potentially instructive pathways or sub-networks for subsequent experimental validation. Indeed, efficiently exploiting data regarding the myriad of physical and genetic interactions among expressed gene products, in parallel with the systematic sampling of genetic variation among diverse human populations, promises to revolutionize our current understanding of disease action at a deeper molecular level.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle