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Enregistrement W2137221657 · doi:10.1074/mcp.o112.020008

Proteomics Propels Protein Degradation Studies in San Diego

2012· article· en· W2137221657 sur OpenAlexafffundabout
Eric J. Bennett, Thibault Mayor

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, San FranciscoGenentechNational Institutes of HealthCelgene
Mots-clésProteomicsComputational biologyChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exquisite in vitro biochemical examinations of protein ubiquitylation and degradation have historically been the dominant methods for unraveling the mechanisms of protein destruction. The study of protein abundance alterations and protein modifications, a cornerstone of protein degradation pathways, naturally lends itself to global and systematic proteomic methods to decipher the emerging complexity of protein degradation pathways. Advances in proteomic technologies have fueled an explosion of systematic and quantitative studies aimed at understanding how the proteome is shaped and regulated by ubiquitin-dependent processes. These types of studies, as well as targeted analyses of cellular pathways, have revealed that alterations in protein degradation function can have a severe impact on human health and disease. The fusion of these two themes was the focus of the January 2012 conference on proteomics of protein degradation and ubiquitin pathways (PPDUP) held in San Diego. To gain insights into both the current state-of-the-art proteomic methods to investigate protein turnover, and how protein degradation function is altered within a range of human disorders a variety of speakers revealed the many connections between altered protein degradation function and human disease. Many of the sessions were framed by a consistent focus aimed at the discovery and development of novel therapeutics targeting protein degradation pathway components to treat various human maladies ranging from cancer to heart disease.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1020,068

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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