The Human Proteome Project: Current State and Future Direction
Notice bibliographique
Résumé
After the successful completion of the Human Genome Project, the Human Proteome Organization has recently officially launched a global Human Proteome Project (HPP), which is designed to map the entire human protein set. Given the lack of protein-level evidence for about 30% of the estimated 20,300 protein-coding genes, a systematic global effort will be necessary to achieve this goal with respect to protein abundance, distribution, subcellular localization, interaction with other biomolecules, and functions at specific time points. As a general experimental strategy, HPP research groups will use the three working pillars for HPP: mass spectrometry, antibody capture, and bioinformatics tools and knowledge bases. The HPP participants will take advantage of the output and cross-analyses from the ongoing Human Proteome Organization initiatives and a chromosome-centric protein mapping strategy, termed C-HPP, with which many national teams are currently engaged. In addition, numerous biologically driven and disease-oriented projects will be stimulated and facilitated by the HPP. Timely planning with proper governance of HPP will deliver a protein parts list, reagents, and tools for protein studies and analyses, and a stronger basis for personalized medicine. The Human Proteome Organization urges each national research funding agency and the scientific community at large to identify their preferred pathways to participate in aspects of this highly promising project in a HPP consortium of funders and investigators.
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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 | 0,060 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».