A honey bee (Apis mellifera L.) PeptideAtlas crossing castes and tissues
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Honey bees are a mainstay of agriculture, contributing billions of dollars through their pollination activities. Bees have been a model system for sociality and group behavior for decades but only recently have molecular techniques been brought to study this fascinating and valuable organism. With the release of the first draft of its genome in 2006, proteomics of bees became feasible and over the past five years we have amassed in excess of 5E+6 MS/MS spectra. The lack of a consolidated platform to organize this massive resource hampers our ability, and that of others, to mine the information to its maximum potential. RESULTS: Here we introduce the Honey Bee PeptideAtlas, a web-based resource for visualizing mass spectrometry data across experiments, providing protein descriptions and Gene Ontology annotations where possible. We anticipate that this will be helpful in planning proteomics experiments, especially in the selection of transitions for selected reaction monitoring. Through a proteogenomics effort, we have used MS/MS data to anchor the annotation of previously undescribed genes and to re-annotate previous gene models in order to improve the current genome annotation. CONCLUSIONS: The Honey Bee PeptideAtlas will contribute to the efficiency of bee proteomics and accelerate our understanding of this species. This publicly accessible and interactive database is an important framework for the current and future analysis of mass spectrometry data.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».