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Enregistrement W4205777461 · doi:10.1016/j.xpro.2021.101075

Defining the interactomes of proteins involved in cytoskeletal dynamics using high-throughput proximity-dependent biotinylation in cellulo

2022· article· en· W4205777461 sur OpenAlexafffund
Sarah Nahlé, Laura Quirion, Jonathan Boulais, Halil Bagci, Denis Faubert, Anne‐Claude Gingras, Jean‐François Côté

Notice bibliographique

RevueSTAR Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiotin and Related Studies
Établissements canadiensMcGill UniversitySinai Health SystemUniversity of TorontoMontreal Clinical Research InstituteLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiotinylationInteractomeComputational biologyPipeline (software)ThroughputProtein–protein interactionCytoskeletonComputer scienceProteomicsBiologyCell biologyGeneticsGeneMolecular biologyCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

interactomes for a large variety of baits, including transient and weak affinity interactions, as well as localization-specific proximity components, which are much harder to detect with conventional approaches. Here, we describe the major starting steps and a detailed protocol on how to perform BioID in mammalian cells. We also describe the mass spectrometry procedure and the bioinformatics pipeline for the data analysis. For complete details on the use and execution of this profile, please refer to Bagci et al. (2020).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,006

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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