Golgi and Related Vesicle Proteomics: Simplify to Identify
Notice bibliographique
Résumé
Despite more than six decades of successful Golgi research, the fundamental question as to how biosynthetic material is transported through the secretory pathway remains unanswered. New technologies such as live cell imaging and correlative microscopy have highlighted the plastic nature of the Golgi, one that is sensitive to perturbation yet highly efficient in regaining both structure and function. Single molecule-microscopy and super resolution-microscopy further adds to this picture. Various models for protein transport have been put forward, each with its own merits and pitfalls but we are far from resolving whether one is more correct than the other. As such, our laboratory considers multiple mechanisms of Golgi transport until proven otherwise. This includes the two classical modes of transport, vesicular transport and cisternal progression/maturation as well as more recent models such as tubular inter- and intra-cisternal connections (long lasting or transient) and inter-Golgi stack transport. In this article, we focus on an emerging inductive technology, mass spectrometry-based proteomics that has already enabled insight into the relative composition of compartments and subcompartments of the secretory pathway including mechanistic aspects of protein transport. We note that proteomics, as with any other technology, is not a stand-alone technology but one that works best alongside complementary approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».