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Enregistrement W2097912708 · doi:10.1586/14789450.5.2.149

Multidimensional advancement of neuroproteomics

2008· article· en· W2097912708 sur OpenAlexaboutno aff
Timothy D. Veenstra, Katrin Marcus

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Proteomics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceProteomeProteomicsHuman proteome projectMedicineComputational biologyComputer scienceChemistryBioinformaticsBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tim Veenstra is the Director of the Laboratory of Proteomics and Analytical Technologies at the National Cancer Institute at Frederick, MD, USA. Veenstra acquired his PhD in biochemistry from the University of Windsor, Canada, in 1994 under the guidance of Lana Lee. He then moved to the laboratory of Rajiv Kumar at the Mayo Clinic in Rochester, MN, USA, where he completed a postdoctoral fellowship in molecular biology. He has been at his current position for 7 years. The focus of his research deals primarily with the discovery of novel biomarkers for diseases such as cancer. To accomplish this goal, his laboratory has developed methods to analyze the proteomes and metabolomes of thin sections obtained from both fresh-frozen and formalin-fixed paraffin-embedded tissues. His laboratory is also interested in developing and applying methods to more effectively characterize the proteomes and metabolomes of various biofluids for the discovery of both diagnostic and therapeutic biomarkers.Katrin Marcus studied Biochemistry at the Ruhr-University Bochum, Germany. After finishing her diploma thesis, she elaborated her PhD at the Proteinstrukturlabor of Professor HE Meyer in Bochum, Germany, analyzing the phosphoproteome of human thrombin-stimulated platelets. Since August 2002, she has been group leader at the Medizinisches Proteom-Center, supervising several projects such as the ‘Human Brain Proteome Project’ and ‘Clinical Neuroproteomics of Neurodegenerative Diseases’. In August 2003, she was appointed as an Assistant Professor for proteomics at the Medical Faculty of the Ruhr-University. In December 2007, she became full Professor and now leads the Department of Functional Proteomics. Her scientific work is focused on the discovery of biomarkers for Alzheimer’s and Parkinson’s disease, and the analysis of integral membrane proteins of human hepatocytes that play a pivotal role in all phases of xenobiotics metabolism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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