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Enregistrement W4313466225 · doi:10.1016/j.xpro.2022.101919

MATRIX platform to analyze translation machinery remodeling in glioblastoma cells

2022· article· en· W4313466225 sur OpenAlexaff
J.J.David Ho, Tyler A. Cunningham, Jonathan R. Krieger, Jonathan H. Schatz, Stephen Lee

Notice bibliographique

RevueSTAR Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensBioinformatics Solutions (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthSylvester Comprehensive Cancer Center, University of Miami Health Systems
Mots-clésStable isotope labeling by amino acids in cell cultureTranslation (biology)RibosomeMass spectrometryProtein biosynthesisFractionationChemistryInternal ribosome entry siteCell fractionationMatrix (chemical analysis)Computational biologyGlioblastomaCell biologyProteomicsComputer scienceBiochemistryBiologyRNAMessenger RNAChromatographyEnzymeCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here, we present a protocol using MATRIX (mass spectrometry analysis of active translation factors using ribosome density fractionation and isotopic labeling experiments) platform to investigate changes of the protein synthesis machinery in U87MG glioblastoma cells in response to the rocaglate silvestrol. This protocol describes steps to perform SILAC (stable isotope labeling by amino acids in cell culture), ribosome density fractionation, protein isolation, and mass spectrometry analysis. This approach can be applied to study any adaptive remodeling of protein synthesis machineries. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Ho et al. (2021).1

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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