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Enregistrement W4407722686 · doi:10.1093/glycob/cwaf006

The minimum information required for a glycomics experiment (MIRAGE) project: improving the standards for reporting lectin microarray data

2025· article· en· W4407722686 sur OpenAlexaff
Hiroaki Tateno, Lara K. Mahal, Ten Feizi, Carsten Kettner, James C. Paulson

Notice bibliographique

RevueGlycobiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésGlycomicsGlycobiologyWorkflowComputer scienceLectinGlycanDNA microarrayMicroarrayMicroarray analysis techniquesComputational biologyData scienceBioinformaticsDatabaseChemistryBiologyMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The MIRAGE (Minimum Information Required for a Glycomics Experiment) project has been established by experts in glycobiology, glycoanalytics, and glycoinformatics under the auspieces of the Beilstein-Institut. The working group aims to develop guidelines for reporting results from various experiments and analyses conducted in structural and functional studies of glycans in the scientific literature. Previous guidelines have been established for glycomic analytics, including mass spectrometry and glycan microarrays. Lectin microarrays are used worldwide for glycan profiling of various biological samples, but there are often insufficient reports on information about experimental methods such as sample preparation and fluorescence labeling. Here, we propose guidelines specifically designed to improve the standards for reporting data from lectin microarray analyses. For each of the seven areas in the workflow of a lectin microarray experiment, we provide recommendations for the minimum information that should be included when reporting results. When adopted by the scientific community the MIRAGE lectin microarray guidelines are expected to enhance data interpretation, facilitate comparison of data between laboratories and encourage the deposition of lectin microarray data in international databases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,380
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,383
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3800,383
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0180,012
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0170,015
Science ouverte0,0150,015
Intégrité de la recherche0,0130,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,015

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,332 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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