Proteogenomics: Opportunities and Caveats
Notice bibliographique
Résumé
Proteogenomics is a rapidly evolving field at the intersection of genomics, transcriptomics, and proteomics. Whole genome, exome, and RNA sequencing are well-established techniques that can provide information at the DNA and RNA level with excellent sequencing coverage and depth. Although tens of thousands of clinical samples have been sequenced thus far, data integration and interpretation still remain largely incomplete. Recent advances in proteomic technologies have enabled the accurate and almost complete characterization of the proteomes of many tissues and biological fluids. Integration of multiomics data for the accurate annotation and reciprocal refinement of genomic and proteomic models is essentially the goal of proteogenomics. This integrative approach has the potential to provide solid evidence for the translation of previously unknown transcripts. Those transcripts and the respective encoded proteins might be implicated in physiological or pathophysiological processes. Novel reported peptides can represent single amino acid variants, splice variants, gene fusions, RNA editing events, novel open reading frames, translated noncoding RNAs, and pseudogenes, among many others. Proteogenomic platforms can now be used to investigate which of these novel “events” gets translated at the protein level, thereby implicating them as candidate new druggable targets or as new diagnostic or prognostic biomarkers for a wide spectrum of diseases. The potential for such identifications is maximized when both sequencing and raw proteomic data originate from the very same sample under investigation. It is becoming clear that this “sample-specific” approach, and the use of matched customized search databases, is associated with lower false-positive and false-negative identification rates. However, like all areas of active research, proteogenomics in its current state is not free of drawbacks. Major limitations in the field are the sensitivity of the mass spectrometers, the increased false discovery rate for the novel peptide hits, and the inherent biophysical properties that render some peptides undetectable. In …
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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) | 0,001 | 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 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 ».