Identifying functional modules in the physical interactome of <b><i>Saccharomyces cerevisiae</i></b>
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
Reliable information on the physical and functional interactions between the gene products is an important prerequisite for deriving meaningful system-level descriptions of cellular processes. The available information about protein interactions in Saccharomyces cerevisiae has been vastly increased recently by two comprehensive tandem affinity purification/mass spectrometry (TAP/MS) studies. However, using somewhat different approaches, these studies produced diverging descriptions of the yeast interactome, clearly illustrating the fact that converting the purification data into accurate sets of protein-protein interactions and complexes remains a major challenge. Here, we review the major analytical steps involved in this process, with special focus on the task of deriving complexes from the network of binary interactions. Applying the Markov Cluster procedure to an alternative yeast interaction network, recently derived by combining the data from the two latest TAP/MS studies, we produce a new description of yeast protein complexes. Several objective criteria suggest that this new description is more accurate and meaningful than those previously published. The same criteria are also used to gauge the influence that different methods for deriving binary interactions and complexes may have on the results. Lastly, it is shown that employing identical procedures to process the latest purification datasets significantly improves the convergence between the resulting interactome descriptions.
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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) | 0,000 | 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 découle