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Enregistrement W2767540655 · doi:10.1038/s41598-017-18840-7

Probabilistic data integration identifies reliable gametocyte-specific proteins and transcripts in malaria parasites

2018· article· en· W2767540655 sur OpenAlexaff
Lisette Meerstein‐Kessel, Robin van der Lee, William J. Stone, Kjerstin Lanke, David A. Baker, Pietro Alano, Francesco Silvestrini, Chris J. Janse, Shahid M. Khan, Marga van de Vegte‐Bolmer, Wouter Graumans, Rianne Siebelink‐Stoter, Taco W. A. Kooij, Matthias Marti, Chris Drakeley, Joseph J. Campo, Teunis J. P. van Dam, Robert W. Sauerwein, Teun Bousema, Martijn A. Huynen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVirgo ConsortiumRadboud Institute for Health SciencesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekWellcome TrustLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésGametocyteBiologyMalariaPlasmodium falciparumTranscriptomeParasite hostingVirologyPlasmodium (life cycle)GeneGeneticsComputational biologyImmunologyGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasmodium gametocytes are the sexual forms of the malaria parasite essential for transmission to mosquitoes. To better understand how gametocytes differ from asexual blood-stage parasites, we performed a systematic analysis of available 'omics data for P. falciparum and other Plasmodium species. 18 transcriptomic and proteomic data sets were evaluated for the presence of curated "gold standards" of 41 gametocyte-specific versus 46 non-gametocyte genes and integrated using Bayesian probabilities, resulting in gametocyte-specificity scores for all P. falciparum genes. To illustrate the utility of the gametocyte score, we explored newly predicted gametocyte-specific genes as potential biomarkers of gametocyte carriage and exposure. We analyzed the humoral immune response in field samples against 30 novel gametocyte-specific antigens and found five antigens to be differentially recognized by gametocyte carriers as compared to malaria-infected individuals without detectable gametocytes. We also validated the gametocyte-specificity of 15 identified gametocyte transcripts on culture material and samples from naturally infected individuals, resulting in eight transcripts that were >1000-fold higher expressed in gametocytes compared to asexual parasites and whose transcript abundance allowed gametocyte detection in naturally infected individuals. Our integrated genome-wide gametocyte-specificity scores provide a comprehensive resource to identify targets and monitor P. falciparum gametocytemia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations49
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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