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Enregistrement W3167479850 · doi:10.1038/s41592-021-01143-1

The emerging landscape of single-molecule protein sequencing technologies

2021· review· en· W3167479850 sur OpenAlexafffund
Javier A. Alfaro, Peggy R. Bohländer, Mingjie Dai, Mike Filius, Cecil J. Howard, Xander F. van Kooten, Shilo Ohayon, Adam Pomorski, Sonja Schmid, Aleksei Aksimentiev, Eric V. Anslyn, Georges Bedran, Chan Cao, Mauro Chinappi, Étienne Coyaud, Cees Dekker, Gunnar Dittmar, Nicholas Drachman, Rienk Eelkema, David R. Goodlett, Sébastien Hentz, Umesh Kalathiya, Neil L. Kelleher, Ryan Kelly, Zvi Kelman, Sung Hyun Kim, Bernhard Küster, David Rodríguez‐Larrea, Stuart Lindsay, Giovanni Maglia, Edward M. Marcotte, John P. Marino, Christophe Masselon, Michael Mayer, Patroklos Samaras, Kumar Sarthak, Lusia Sepiashvili, Derek Stein, Meni Wanunu, Mathias Wilhelm, Peng Yin, A. MELLER, Chirlmin Joo

Notice bibliographique

RevueNature Methods · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institute of Standards and TechnologyNarodowa Agencja Wymiany AkademickiejArmy Research OfficePeter und Traudl Engelhorn StiftungIsrael Science FoundationNational Human Genome Research InstituteAgence Nationale de la RechercheNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungEuropean Regional Development FundHansjörg Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering, Harvard UniversityFundacja na rzecz Nauki PolskiejEuropean CommissionGenome British ColumbiaGenome CanadaRégion Hauts-de-FranceNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchNational Science Foundation
Mots-clésComputational biologyProfiling (computer programming)ProteomeBiologySingle-cell analysisTranscriptomeGenomeCellBioinformaticsComputer scienceGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-cell profiling methods have had a profound impact on the understanding of cellular heterogeneity. While genomes and transcriptomes can be explored at the single-cell level, single-cell profiling of proteomes is not yet established. Here we describe new single-molecule protein sequencing and identification technologies alongside innovations in mass spectrometry that will eventually enable broad sequence coverage in single-cell profiling. These technologies will in turn facilitate biological discovery and open new avenues for ultrasensitive disease diagnostics. This Perspective describes new single-molecule protein sequencing and identification technologies alongside innovations in mass spectrometry that will eventually enable broad sequence coverage in single-cell proteomics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,377 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations362
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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