Human Proteome Project Mass Spectrometry Data Interpretation Guidelines 3.0
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Human Proteome Organization’s (HUPO) Human Proteome Project (HPP) developed Mass Spectrometry (MS) Data Interpretation Guidelines that have been applied since 2016. These guidelines have helped ensure that the emerging draft of the complete human proteome is highly accurate and with low numbers of false-positive protein identifications. Here, we describe an update to these guidelines based on consensus-reaching discussions with the wider HPP community over the past year. The revised 3.0 guidelines address several major and minor identified gaps. We have added guidelines for emerging data independent acquisition (DIA) MS workflows and for use of the new Universal Spectrum Identifier (USI) system being developed by the HUPO Proteomics Standards Initiative (PSI). In addition, we discuss updates to the standard HPP pipeline for collecting MS evidence for all proteins in the HPP, including refinements to minimum evidence. We present a new plan for incorporating MassIVE-KB into the HPP pipeline for the next (HPP 2020) cycle in order to obtain more comprehensive coverage of public MS data sets. The main checklist has been reorganized under headings and subitems and related guidelines have been grouped. In sum, Version 2.1 of the HPP MS Data Interpretation Guidelines has served well and this timely update to version 3.0 will aid the HPP as it approaches its goal of collecting and curating MS evidence of translation and expression for all predicted ∼20,000 human proteins encoded by the human genome. Abstract Figure
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,091 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».