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Enregistrement W4389436571 · doi:10.1016/j.copbio.2023.103027

Boundary flux analysis: an emerging strategy for investigating metabolic pathway activity in large cohorts

2023· review· en· W4389436571 sur OpenAlexafffund
Ian A. Lewis

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Biotechnology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health SolutionsGenome Canada
Mots-clésFlux (metallurgy)Boundary (topology)Environmental scienceComputational biologyEconometricsBiologyChemistryMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many biological phenotypes are rooted in metabolic pathway activity rather than the concentrations of individual metabolites. Despite this, most metabolomics studies only capture steady-state metabolism - not metabolic flux. Although sophisticated metabolic flux analysis strategies have been developed, these methods are technically challenging and difficult to implement in large-cohort studies. Recently, a new boundary flux analysis (BFA) approach has emerged that captures large-scale metabolic flux phenotypes by quantifying changes in metabolite levels in the media of cultured cells. This approach is advantageous because it is relatively easy to implement yet captures complex metabolic flux phenotypes. We describe the opportunities and challenges of BFA and illustrate how it can be harnessed to investigate a wide transect of biological phenomena.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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