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Enregistrement W2079720946 · doi:10.1021/pr050084g

Impact of Replicate Types on Proteomic Expression Analysis

2005· article· en· W2079720946 sur OpenAlexaff
Natasha A. Karp, Matthew Spencer, Helen Lindsay, Kevin O’Dell, Kathryn S. Lilley

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReplicateProtein expressionProteomicsComputational biologyQuantitative proteomicsExpression (computer science)Statistical analysisDifference gel electrophoresisBiologyComputer scienceStatisticsGeneticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In expression proteomics, the samples utilized within an experimental design may include technical, biological, or pooled replicates. This manuscript discusses various experimental designs and the conclusions that can be drawn from them. Specifically, it addresses the impact of mixing replicate types on the statistical analysis which can be performed. This study focuses on difference gel electrophoresis (DiGE), but the issues are equally applicable to all quantitative methodologies assessing relative changes in protein expression.

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)0,152
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,294
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1520,294
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,389 · 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'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
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

Citations148
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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