A Non‐Metaproteomics Researchers’ View on Metaproteomics in Microbiome Research
Notice bibliographique
Résumé
Metaproteomics, an emerging field among the omic techniques, holds great promise for unraveling the function of microbiomes in host health and our environment. Metaproteomics can also be a valuable addition to multiomics studies of the microbiome, complementing genome-resolved metagenomics, metatranscriptomics, and metabolomics. The potential advancements from metaproteomics and multiomics research touch a breadth of disciplines, including ecology, biochemistry, immunology, medical microbiology, cell physiology, and medicine, and could lead to both fundamental and applied discoveries. However, there are significant roadblocks to widespread adoption of metaproteomics among microbiome researchers. In this Viewpoint article, we highlight the pivotal role of metaproteomics in microbiome research by showcasing its advantages, exploring opportunities to overcome challenges, and paving the way for its broader adoption as a mainstream technique. We hope that the recommendations provided in this Viewpoint article will inspire new, beneficial collaborations between proteomics experts, algorithm and infrastructure developers, biochemists, cell biologists, and microbiologists, enabling the construction of a knowledge base of microbiome function that can have an immediate and direct impact on host health and the environment.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».