The 2024 Report on the Human Proteome from the HUPO Human Proteome Project
Notice bibliographique
Résumé
The Human Proteome Project (HPP), the flagship initiative of the Human Proteome Organization (HUPO), has pursued two goals: (1) to credibly identify at least one isoform of every protein-coding gene and (2) to make proteomics an integral part of multiomics studies of human health and disease. The past year has seen major transitions for the HPP. neXtProt was retired as the official HPP knowledge base, UniProtKB became the reference proteome knowledge base, and Ensembl-GENCODE provides the reference protein target list. A function evidence FE1-5 scoring system has been developed for functional annotation of proteins, parallel to the PE1-5 UniProtKB/neXtProt scheme for evidence of protein expression. This report includes updates from neXtProt (version 2023-09) and UniProtKB release 2024_04, with protein expression detected (PE1) for 18138 of the 19411 GENCODE protein-coding genes (93%). The number of non-PE1 proteins ("missing proteins") is now 1273. The transition to GENCODE is a net reduction of 367 proteins (19,411 PE1-5 instead of 19,778 PE1-4 last year in neXtProt). We include reports from the Biology and Disease-driven HPP, the Human Protein Atlas, and the HPP Grand Challenge Project. We expect the new Functional Evidence FE1-5 scheme to energize the Grand Challenge Project for functional annotation of human proteins throughout the global proteomics community, including π-HuB in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,061 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».