MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2117658386 · doi:10.1093/bioinformatics/bth010

The Hera database and its use in the characterization of endoplasmic reticulum proteins

2004· article· en· W2117658386 sur OpenAlexafffund
Michelle S. Scott, Guoqing Lu, Michael Hallett, David Y. Thomas

Notice bibliographique

RevueBioinformatics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGenome Canada
Mots-clésEndoplasmic reticulumHERATransmembrane proteinComputational biologyTransmembrane domainER retentionBiologyMembrane proteinChemistryCell biologyBiochemistryReceptorGeneMembranePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MOTIVATION: Information concerning endoplasmic reticulum (ER) proteins is widely dispersed and cannot be easily and rapidly processed by the biological community. We present a comprehensive database of human ER proteins, called Human ER Aperçu (Hera). The Hera database was constructed by exhaustively searching through public databases and the scientific literature for ER proteins. RESULTS: Hera was used for the analysis of characteristics common to all human ER proteins. Our results show that a high proportion of ER proteins (59%) have at least one transmembrane domain and display physical characteristics consistent with this observation. In addition, one-third of ER proteins contain known ER retrieval or retention signals and 70% of ER proteins contain a signal peptide or anchor. Finally, 85% of ER proteins contain at least one InterPro motif. The most abundant InterPro motifs in ER proteins represent many of the most well-characterized functions of the ER.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,148

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,194 · 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
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

Citations50
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBioinformaticsMême sujetCellular transport and secretionTravaux en français237 207