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Enregistrement W2499626313 · doi:10.1021/acs.jproteome.6b00392

Human Proteome Project Mass Spectrometry Data Interpretation Guidelines 2.1

2016· article· en· W2499626313 sur OpenAlexaff
Eric W. Deutsch, Christopher M. Overall, Jennifer E. Van Eyk, Mark S. Baker, Young‐Ki Paik, Susan T. Weintraub, Lydie Lane, Lennart Martens, Yves Vandenbrouck, Ulrike Kusebauch, William S. Hancock, Henning Hermjakob, Ruedi Aebersold, Robert L. Moritz, Gilbert S. Omenn

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésData scienceComparabilityChecklistComputer scienceProteomeSet (abstract data type)Human proteome projectData qualityStandardizationIdentification (biology)Interpretation (philosophy)Information retrievalBioinformaticsChemistryProteomicsPsychologyBiologyService (business)BusinessEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every data-rich community research effort requires a clear plan for ensuring the quality of the data interpretation and comparability of analyses. To address this need within the Human Proteome Project (HPP) of the Human Proteome Organization (HUPO), we have developed through broad consultation a set of mass spectrometry data interpretation guidelines that should be applied to all HPP data contributions. For submission of manuscripts reporting HPP protein identification results, the guidelines are presented as a one-page checklist containing 15 essential points followed by two pages of expanded description of each. Here we present an overview of the guidelines and provide an in-depth description of each of the 15 elements to facilitate understanding of the intentions and rationale behind the guidelines, for both authors and reviewers. Broadly, these guidelines provide specific directions regarding how HPP data are to be submitted to mass spectrometry data repositories, how error analysis should be presented, and how detection of novel proteins should be supported with additional confirmatory evidence. These guidelines, developed by the HPP community, are presented to the broader scientific community for further discussion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,115
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,191
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1150,191
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0170,012
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0110,006
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,065

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.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations171
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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