Assessing the applicability of protein residues in combination with lipid residues to reconstruct Indus foodways from Gujarat
Notice bibliographique
Résumé
When extracted and analysed in tandem, proteomics and lipid residue analysis can provide high resolution identification of ancient foodstuff. Here, we apply lipid residue and shotgun proteomic analyses to 11 ceramic vessel sherds from the Gujarat, India-based Indus Valley Civilization site of Kotada Bhadli. Our results demonstrate variable success. Lipids were successfully recovered from each ceramic vessel and suggest the presence of dairy and meat from cattle/buffalo, and meat from sheep/goat and monogastric animals, such as pigs and birds. Additionally, we were also able to identify the presence of plant products such as leafy vegetables, oils and broomcorn millets. In contrast, none of the extracted proteins could be confidently traced to specific foods or ingredients and were thus unable to contribute to broader interpretations of foodways at Kotada Bhadli. Nevertheless, our results present an opportunity to discuss pathways for improving proteomic methods, and advocate for the need to report negative results as well as positive ones. We support continued efforts to apply multi-proxy approaches to the study of ancient ceramics and consider future applications of shotgun proteomics in this rapidly evolving field.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».