Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: By determining metalloproteomes via high-throughput methodology, metalloproteomics provides a research strategy for investigating nutritional and metabolic issues relating to metals. In this review, we examine recent developments in metalloproteomics since its early days approximately 12 years ago, when we utilized metalloproteomics to investigate copper disposition in hepatocytes in relation to Wilson disease. RECENT FINDINGS: A metalloproteome is the set of proteins that have metal-binding capacity by being metalloproteins or manifesting metal-binding sites. Like all proteomes, a metalloproteome is determined within the context of a well defined system. It can be ascertained for a single metal or multiple metals in that system. Apart from major technological advances in analytical techniques, recent work has examined metalloproteomes for metals other than copper, notably nickel, zinc and manganese. Given the importance of microbiomes to metabolism, microbial metalloproteomics is a rapidly expanding and promising new field. SUMMARY: Metals play key roles in metabolic processes. Sufficient technological progress has taken place in the past decade to make metalloproteomics an exciting and innovative type of research in nutrition and metabolism. It elucidates how metals contribute to metabolic physiology across the phyla, including in microbes. For humans, it may clarify mechanisms as well as identify informative diagnostic or prognostic biomarkers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,011 |
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 ».