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Enregistrement W2893392088 · doi:10.1101/424697

Cross-linking/Mass Spectrometry: A Community-Wide, Comparative Study Towards Establishing Best Practice Guidelines

2018· preprint· en· W2893392088 sur OpenAlexaff
Claudio Iacobucci, Christine Piotrowski, Ruedi Aebersold, B.C. do Amaral, Philip Andrews, Christoph H. Borchers, Nicolas I. Brodie, James E. Bruce, Stéphane Chaignepain, Juan D. Chavez, Stéphane Claverol, Jürgen Cox, Gianluca Degliesposti, Meng‐Qiu Dong, Nufar Edinger, Cecilia Emanuelsson, Marina Gay, Michael Götze, Fábio C. Gozzo, Craig Gutierrez, Caroline Haupt, Albert J. R. Heck, Franz Herzog, Lan Huang, Michael R. Hoopmann, Nir Kalisman, Oleg Klykov, Zdeněk Kukačka, Fan Liu, Michael J. MacCoss, Karl Mechtler, Ravit Mesika, Robert L. Moritz, Nagarjuna Nagaraj, Victor Nesati, Robert Ninnis, Petr Novák, Francis J. O’Reilly, Matthias Pelzing, Evgeniy V. Petrotchenko, Lolita Piersimoni, Manolo Plasencia, Tara L. Pukala, Kasper D. Rand, Juri Rappsilber, Dana Reichmann, Caroline Sailer, Chris P. Sarnowski, Richard A. Scheltema, Carla Schmidt, David C. Schriemer, Yi Shi, Mark Skehel, Moriya Slavin, Frank Sobott, Victor Solis‐Mezarino, Heike Stephanowitz, Florian Stengel, Christian E. Stieger, Michael J. Trnka, Marta Vilaseca, Rosa Viner, Yufei Xiang, Şule Yılmaz, Alex Zelter, Daniel S. Ziemianowicz, Alexander Leitner, Andrea Sinz

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)University of VictoriaUniversity of CalgaryMcGill UniversityGenome British ColumbiaJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonizationStatus quoField (mathematics)Computer scienceData scienceBest practicePolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The number of publications in the field of chemical cross-linking combined with mass spectrometry (XL-MS) to derive constraints for protein three-dimensional structure modeling and to probe protein-protein interactions has largely increased during the last years. As the technique is now becoming routine for in vitro and in vivo applications in proteomics and structural biology there is a pressing need to define protocols as well as data analysis and reporting formats that are generally accepted in the field and that have shown to lead to high-quality results. This first, community-based harmonization study on XL-MS is based on the results of 32 groups participating worldwide. The aim of this paper is to summarize the status quo of XL-MS and to compare and evaluate existing cross-linking strategies. From the results obtained, common protocols will be established. Our study serves as basis for establishing best practice guidelines in the field for conducting cross-linking experiments, performing data analysis, and reporting formats with the ultimate goal of assisting scientists to generate accurate and reproducible XL-MS results.

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)0,367
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,323
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3670,323
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,286 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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