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Enregistrement W4416980514 · doi:10.26434/chemrxiv-2025-tm1ms

The need for standardisation and improved open (meta)data practices in metaproteomics

2025· article· W4416980514 sur OpenAlexaff
Tim Van Den Bossche, Maximilian Wolf, Jean Armengaud, Magnus Ø. Arntzen, Dirk Benndorf, Daniel Figeys, Lucia Grenga, Robert L. Hettich, Nithu Sara John, Pratik Jagtap, Nico Jehmlich, Manuel Kleiner, Benoît J. Kunath, Leyuan Li, Mary Lipton, Bart Mesuere, Benjamin A. Neely, Zhibin Ning, Yasset Pérez‐Riverol, Jeena Rajan, Kay Schallert, Jana Seifert, Sergio Uzzau, Pieter Verschaffelt, Paul Wilmes, Juan Antonio Vizcaíno, Lennart Martens, Robert Heyer

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2025
Typearticle
Langue
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaproteomicsInteroperabilityWorkflowMetadataStandardizationData curationAutomationLimiting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Metaproteomics enables functional insight into microbial communities by identifying and quantifying proteins in complex samples. Yet, heterogeneous analytical workflows and the lack of standardization across experimental and bioinformatic stages hinder reproducibility and comparability, limiting integration with other omics data. Results: We here present a community-developed reporting checklist tailored to the specific needs of metaproteomics. We also outline current efforts to enable structured and interoperable metadata capture, drawing on standards from proteomics and microbiome research wherever possible. Conclusions: By promoting transparent reporting and advancing metadata practices, our recommendations aim to align metaproteomics more closely with FAIR principles and support reproducible and interoperable research practices.

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)0,619
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,609
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6190,609
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0160,014
Études des sciences et des technologies0,0060,016
Communication savante0,0270,052
Science ouverte0,0160,029
Intégrité de la recherche0,0090,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineReproductibilité
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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