DIA proteomics data from a UPS1-spiked E.coli protein mixture processed with six software tools
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we provide a proteomic reference dataset that has been initially generated for a benchmarking of software tools for Data-Independent Acquisition (DIA) analysis. This large dataset includes 96 DIA .raw files acquired from a complex proteomic standard composed of an E.coli protein background spiked-in with 8 different concentrations of 48 human proteins (UPS1 Sigma). These 8 samples were analyzed in triplicates on an Orbitrap mass spectrometer with 4 different DIA window schemes. We also provide the spectral libraries and FASTA file used for their analysis and the software outputs of the six tools used in this study: DIA-NN, Spectronaut, ScaffoldDIA, DIA-Umpire, Skyline and OpenSWATH. This dataset also contains post-processed quantification tables where the peptides and proteins have been validated, their intensities normalized and the missing values imputed with a noise value. All the files are available on ProteomeXchange. Altogether, these files represent the most comprehensive DIA reference dataset acquired on an Orbitrap instrument ever published. It will be a very useful resource to the proteomic scientists in order to assess the performance of DIA software tools or to test their processing pipelines, to the software developers to improve their tools or develop new ones and to the students for their training on proteomics data analysis.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».