MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402664793 · doi:10.1002/jms.5089

Amino Acid Composition Determination From the Fractional Mass of Peptides

2024· article· en· W4402664793 sur OpenAlexfundno aff
Kevin M. Downard, Robert B. Cody

Notice bibliographique

RevueJournal of Mass Spectrometry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesClinical Trials Fund, Canadian Institutes of Health Research
Mots-clésChemistryPeptideAmino acidComposition (language)Mass spectrometryChromatographyPeptide mass fingerprintingMolecular massCombinatorial chemistryProteomicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A peptide's fractional mass is directly associated with its elemental composition and thus amino acid composition. Here it is demonstrated that a peptide's fractional mass alone can be a useful identifier or indicator of that composition for small to mid-sized peptides (5-7 amino acids) and can significantly reduce the number of viable amino acid compositions for larger peptides (> 8 residues) to include or exclude certain possibilities. Separate consideration of the integer portion of the peptide's mass helps to reduce the number of possibilities where many duplicate fractional mass values are found. Adoption of this fractional mass strategy should aid approaches that are presently employed for peptide identification, including in the use of mass map data to search protein databases for proteomics applications.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Mass SpectrometryMême sujetAdvanced Proteomics Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207