Imaging the future: the emerging era of single‐cell spatial proteomics
Notice bibliographique
Résumé
The proteome of a human cell is partitioned within organelles, such as the nucleus, and other subcellular compartments, such as the cytoplasm, forming a myriad of membrane-bound and membrane-free ultrastructures. This compartmentalization allows discrete biochemical processes to occur efficiently in isolation, with relevant proteins localized to appropriate niches to fulfill their biological function(s). Proper delivery and dynamic exchange of proteins between compartments underlie the regulation of many cellular processes, such as cell signaling, division, and programmed cell death. To this end, cells deploy dedicated trafficking mechanisms to ensure correct protein localization, as mis-localization can result in pathology. In addition to trafficking, variation in the expression, modification, and physical associations of proteins within and between cells can result in biological heterogeneity, motivating the need for single-cell measurements. In this review, we introduce diverse platform technologies developed for subcellular proteomics and high-throughput systems biology, with the aim of providing mechanistic insights into fundamental cell biological processes underlying healthy and diseased states, and valuable public data resources. In contrast to the rapidly advancing field of single-cell genomics, the single-cell spatial proteomics toolbox remains in its infancy, but is poised to make considerable advances in the coming years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».