A Systematic Approach for Analysis of Peptide Array Kinome Data
Notice bibliographique
Résumé
The central roles of kinases in cellular processes and diseases make them highly attractive as indicators of biological responses and as therapeutic targets. Peptide arrays are emerging as an important means of characterizing kinome activity. Currently, the computational tools used to perform high-throughput kinome analyses are not specifically tailored to the nature of the data, which hinders extraction of biological information and overall progress in the field. We have developed a method for kinome analysis, which is implemented as a software pipeline in the R environment. Components and parameters were chosen to address the technical and biological characteristics of kinome microarrays. We performed comparative analysis of kinome data sets that corresponded to stimulation of immune cells with ligands of well-defined signaling pathways: bovine monocytes treated with interferon-γ (IFN-γ), CpG-containing nucleotides, or lipopolysaccharide (LPS). The data sets for each of the treatments were analyzed with our methodology as well as with three other commonly used approaches. The methods were evaluated on the basis of statistical confidence of calculated values with respect to technical and biological variability, and the statistical confidence (P values) by which the known signaling pathways could be independently identified by the pathway analysis of InnateDB (a Web-based resource for innate immunity interactions and pathways). By considering the particular attributes of kinome data, we found that our approach identified more of the peptides involved in the pathways than did the other compared methods and that it did so at a much higher degree of statistical confidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».