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Enregistrement W2074956188 · doi:10.1021/pr401144x

Metrics for the Human Proteome Project 2013–2014 and Strategies for Finding Missing Proteins

2013· article· en· W2074956188 sur OpenAlexaff
Lydie Lane, Amos Bairoch, Ronald C. Beavis, Eric W. Deutsch, Pascale Gaudet, Emma Lundberg, Gilbert S. Omenn

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthKnut och Alice Wallenbergs StiftelseNational Human Genome Research InstituteKommission für Technologie und Innovation
Mots-clésUniProtHuman proteome projectEnsemblProteomeHuman Protein AtlasComputational biologyBiologyProteomicsProtein sequencingBioinformaticsGeneGenomicsGeneticsGenomePeptide sequenceProtein expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One year ago the Human Proteome Project (HPP) leadership designated the baseline metrics for the Human Proteome Project to be based on neXtProt with a total of 13,664 proteins validated at protein evidence level 1 (PE1) by mass spectrometry, antibody-capture, Edman sequencing, or 3D structures. Corresponding chromosome-specific data were provided from PeptideAtlas, GPMdb, and Human Protein Atlas. This year, the neXtProt total is 15,646 and the other resources, which are inputs to neXtProt, have high-quality identifications and additional annotations for 14,012 in PeptideAtlas, 14,869 in GPMdb, and 10,976 in HPA. We propose to remove 638 genes from the denominator that are "uncertain" or "dubious" in Ensembl, UniProt/SwissProt, and neXtProt. That leaves 3844 "missing proteins", currently having no or inadequate documentation, to be found from a new denominator of 19,490 protein-coding genes. We present those tabulations and web links and discuss current strategies to find the missing 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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,017
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations129
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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