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Enregistrement W4211014298 · doi:10.1128/mmbr.00042-06

Viral Proteomics

2007· review· en· W4211014298 sur OpenAlexafffund
Karen L. Maxwell, Lori Frappier

Notice bibliographique

RevueMicrobiology and Molecular Biology Reviews · 2007
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésBiologyProteomeProteomicsComputational biologyVirusViral proteinViral replicationViral entryVirologyCell biologyBioinformaticsGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viruses have long been studied not only for their pathology and associated disease but also as model systems for molecular processes and as tools for identifying important cellular regulatory proteins and pathways. Recent advances in mass spectrometry methods coupled with the development of proteomic approaches have greatly facilitated the detection of virion components, protein interactions in infected cells, and virally induced changes in the cellular proteome, resulting in a more comprehensive understanding of viral infection. In addition, a rapidly increasing number of high-resolution structures for viral proteins have provided valuable information on the mechanism of action of these proteins as well as aided in the design and understanding of specific inhibitors that could be used in antiviral therapies. In this paper, we discuss proteomic studies conducted on all eukaryotic viruses and bacteriophages, covering virion composition, viral protein structures, virus-virus and virus-host protein interactions, and changes in the cellular proteome upon viral infection.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,346
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations117
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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