The role of proteomics in toxicology: identification of biomarkers of toxicity by protein expression analysis
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
Proteomics, i.e. the high throughput separation, display and identification of proteins, has the potential to be a powerful tool in drug development. It could increase the predictability of early drug development and identify non-invasive biomarkers of toxicity or efficacy. This review provides an introduction to modern proteomics, with particular reference to applications in toxicology. A literature search was carried out to identify studies in two broad classes: screening/predictive toxicology, and mechanistic toxicology. The strengths and limitations of current methods and the likely impact of techniques in drug development are also considered. Proteomics can increase the speed and sensitivity of toxicological screening by identifying protein markers of toxicity. Proteomics studies have already provided insights into the mechanisms of action of a wide range of substances, from metals to peroxisome proliferators. Current limitations involving speed of throughput are being overcome by increasing automation and the development of new techniques. The isotope-coded affinity tag (ICAT) method appears particularly promising. The application of proteomics to drug development has given rise to the new field of pharmacoproteomics. New associations between proteins and toxicopathological effects are constantly being identified, and major progress is on the horizon as we move into the post-genomic era.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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