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Enregistrement W292314210 · doi:10.1016/j.dib.2015.05.002

Mass spectrometry analysis of K63-ubiquitinated targets in response to oxidative stress

2015· article· en· W292314210 sur OpenAlexfundno aff
Gustavo Monteiro Silva, Christine Vogel

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesYork UniversityZegar Family FoundationNational Science Foundation
Mots-clésOxidative stressMass spectrometryChemistryProteomicsUbiquitinOxidative phosphorylationCell biologyBiochemistryBiologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The data described here provide the first large-scale analysis of lysine 63 (K63)-linked polyubiquitin targets. Protein ubiquitination is a prominent post-translational modification, and a variety of ubiquitin chains exists, serving a multitude of functions [1]. The chains differ by the lysine residue by which the ubiquitin monomers are linked. We used yeast Saccharomyces cerevisiae subjected to oxidative stress as a model to study K63 ubiquitination. K63 ubiquitinated targets were pulled-down by the K63-TUBE system (Tandem Ubiquitin Binding Entities) and analyzed by SILAC-based mass spectrometry [2]. The data are associated to the research article 'K63 polyubiquitination is a new modulator of the oxidative stress response' [3]. The mass spectrometry and the analysis dataset have been deposited to the ProteomeXchange Consortium (http://proteomecentral.proteomexchange.org) via the PRIDE partner repository with the dataset identifier PXD000960.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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