Proteomics‐based investigations of animal models of disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cells contain a large yet, constant genome, which contains all the coding information necessary to sustain cellular physiology. However, proteins are the end products of genes, and hence dictate the phenotype of cells and tissues. Therefore, proteomics can provide key information for the elucidation of physiological and pathophysiological mechanisms by identifying the protein profile from cells and tissues. The relatively novel techniques used for the study of proteomics thus have the potential to improve diagnostic, prognostic, as well as therapeutic avenues. In this review, we first discuss the benefits of animal models over the use of human samples for the proteomic analysis of human disease. Next, we aim to demonstrate the potential of proteomics in the elucidation of disease mechanisms that may not be possible by other conventional technologies. Following this, we describe the use of proteomics for the analysis of PTM and protein interactions in animal models and their relevance to the study of human disease. Finally, we discuss the development of clinical biomarkers for the early diagnosis of disease via proteomic analysis of animal models. We also discuss the development of standard proteomes and relate how this data will benefit future proteomic research. A comprehensive review of all animal models used in conjunction with proteomics is beyond the scope of this manuscript. Therefore, we aimed to cover a large breadth of topics, which together, demonstrate the potential of proteomics as a powerful tool in biomedical research.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle