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Enregistrement W2566166953 · doi:10.1021/acs.analchem.6b03625

The “PepSAVI-MS” Pipeline for Natural Product Bioactive Peptide Discovery

2016· article· en· W2566166953 sur OpenAlexaff
Christine L. Kirkpatrick, Christopher A. Broberg, Elijah N. McCool, Woo Jean Lee, Alex Chao, Evan W. McConnell, David A. Pritchard, Michael D. Hebert, Renee M. Fleeman, Jessie Adams, Amer Jamil, Laurence Madera, Adam A. Strömstedt, Ulf Göransson, Yufeng Liu, David W. Hoskin, Lindsey N. Shaw, Leslie M. Hicks

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical and Structural Characterization
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesHigher Education Commission, PakistanMinistry of Science and Technology, PakistanUnited States Agency for International DevelopmentNational Institute of General Medical SciencesU.S. Department of State
Mots-clésChemistryNatural productAntimicrobialPeptideAntifungalDrug discoveryComputational biologyAntibioticsAntibacterial activityIdentification (biology)BiochemistryBacteriaMicrobiologyBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent increase in extensively drug-resistant bacterial pathogens and the associated increase of morbidity and mortality demonstrate the immediate need for new antibiotic backbones with novel mechanisms of action. Here, we report the development of the PepSAVI-MS pipeline for bioactive peptide discovery. This highly versatile platform employs mass spectrometry and statistics to identify bioactive peptide targets from complex biological samples. We validate the use of this platform through the successful identification of known bioactive peptides from a botanical species, Viola odorata. Using this pipeline, we have widened the known antimicrobial spectrum for V. odorata cyclotides, including antibacterial activity of cycloviolacin O2 against A. baumannii. We further demonstrate the broad applicability of the platform through the identification of novel anticancer activities for cycloviolacins by their cytotoxicity against ovarian, breast, and prostate cancer cell lines.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
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

Citations43
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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