Positional proteomics in the era of the human proteome project on the doorstep of precision medicine
Notice bibliographique
Résumé
Proteolytic processing is a pervasive and irreversible post-translational modification that expands the protein universe by generating new proteoforms (protein isoforms). Unlike signal peptide or prodomain removal, protease-generated proteoforms can rarely be predicted from gene sequences. Positional proteomic techniques that enrich for N- or C-terminal peptides from proteomes are indispensable for a comprehensive understanding of a protein's function in biological environments since protease cleavage frequently results in altered protein activity and localization. Proteases often process other proteases and protease inhibitors which perturbs proteolytic networks and potentiates the initial cleavage event to affect other molecular networks and cellular processes in physiological and pathological conditions. This review is aimed at researchers with a keen interest in state of the art systems level positional proteomic approaches that: (i) enable the study of complex protease-protease, protease-inhibitor and protease-substrate crosstalk and networks; (ii) allow the identification of proteolytic signatures as candidate disease biomarkers; and (iii) are expected to fill the Human Proteome Project missing proteins gap. We predict that these methodologies will be an integral part of emerging precision medicine initiatives that aim to customize healthcare, converting reactive medicine into a personalized and proactive approach, improving clinical care and maximizing patient health and wellbeing, while decreasing health costs by eliminating ineffective therapies, trial-and-error prescribing, and adverse drug effects. Such initiatives require quantitative and functional proteome profiling and dynamic disease biomarkers in addition to current pharmacogenomics approaches. With proteases at the pathogenic center of many diseases, high-throughput protein termini identification techniques such as TAILS (Terminal Amine Isotopic Labeling of Substrates) and COFRADIC (COmbined FRActional DIagonal Chromatography) will be fundamental for individual and comprehensive assessment of health and disease.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».