MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410134376 · doi:10.1002/imt2.70031

The microbiologist's guide to metaproteomics

2025· review· en· W4410134376 sur OpenAlexaff
Tim Van Den Bossche, Jean Armengaud, Dirk Benndorf, J. Alfredo Blakeley‐Ruiz, Madita Brauer, Kai Cheng, Marybeth Creskey, Daniel Figeys, Lucia Grenga, Timothy J. Griffin, Céline Henry, Robert L. Hettich, Tanja Holstein, Pratik Jagtap, Nico Jehmlich, Jonghyun Kim, Manuel Kleiner, Benoît J. Kunath, Xuxa Malliet, Lennart Martens, Subina Mehta, Bart Mesuere, Zhibin Ning, Alessandro Tanca, Sergio Uzzau, Pieter Verschaffelt, Paul Wilmes, Xu Zhang, Leyuan Li

Notice bibliographique

RevueiMeta · 2025
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensHealth CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesBiological and Environmental ResearchNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthRégion Occitanie Pyrénées-MéditerranéeCHIST-ERAAgence Nationale de la RechercheVlaamse regeringUniversiteit GentU.S. Department of EnergyEuropean CommissionFonds Wetenschappelijk OnderzoekMinnesota Ovarian Cancer Alliance
Mots-clésMetaproteomicsMedicineMedical physicsChemistryMetagenomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metaproteomics is an emerging approach for studying microbiomes, offering the ability to characterize proteins that underpin microbial functionality within diverse ecosystems. As the primary catalytic and structural components of microbiomes, proteins provide unique insights into the active processes and ecological roles of microbial communities. By integrating metaproteomics with other omics disciplines, researchers can gain a comprehensive understanding of microbial ecology, interactions, and functional dynamics. This review, developed by the Metaproteomics Initiative (www.metaproteomics.org), serves as a practical guide for both microbiome and proteomics researchers, presenting key principles, state-of-the-art methodologies, and analytical workflows essential to metaproteomics. Topics covered include experimental design, sample preparation, mass spectrometry techniques, data analysis strategies, and statistical approaches.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations48
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueiMetaMême sujetAdvanced Proteomics Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207