Analysing photosynthetic complexes in uncharacterized species or mixed microalgal communities using global antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Photoautotrophs share core pathways for primary productivity and elemental cycling. These paths are generally mediated by abundant protein complexes which are conserved across wide taxonomic ranges, and which quantitatively dominate the proteomes of photoautotrophs. Quantification of key protein pools is a powerful approach to measure resource allocations and maximal catalytic capacities for biological functions, for comparing species or communities, or for tracking change over time within communities. Protein quantification can be more definitive than transcript analyses for functional studies, since changes in transcript levels are often only weakly coupled to pool sizes of functional protein. For field samples protein detections are more generally applicable than enzyme assays which require individually specialized extractions and assays, which are prone to interference by environmental contaminants. We are using bioinformatic analyses to design a series of peptide sequence tags that are conserved in all family members for a well‐characterized subunit from each of the major catalytic complexes mediating photosynthesis and nitrogen metabolism. We use these peptide sequence tags to elicit production of ‘global antibodies’, intended to recognize all members of the target protein family with equal efficiency regardless of the species of origin. Uniform target detection is particularly important for tracking levels of key proteins in mixed communities, or for quantitative comparisons across plant species. In parallel we are creating quantification standards for these key protein pools for functional and (eco)physiological studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».