Raw proteomics data for Multi-Omics Analysis Reveals Diapause-Associated Lipid Remodeling in the Fat Body of Colorado Potato Beetle
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<b>Proteomics</b>Proteins were extracted using 2.5% sodium dodecyl sulfate, 5% β-mercaptoethanol, and subjected to in-solution digest liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) analysis at the University of Victoria Genome British Columbia Proteomics Centre, Canada. Samples were denatured, reduced, alkylated, and digested using a Preomics iST Sample Preparation kit (Preomics GmbH, Martinsried, Germany) according to the manufacturer's protocol. Samples were re-suspended in Load buffer at a concentration of 1 µg/µL.<br>Peptide mixtures (~1 µg) were separated by on-line reverse phase chromatography using a Thermo Scientific EASY-nLC 1000 system with a reversed-phase pre-column and an in-house prepared reverse phase nano-analytical column, coupled on-line with an Orbitrap Fusion Tribrid mass spectrometer (Thermo Fisher Scientific, San Jose, CA) equipped with a Nanospray Flex NG source. Solvents used were 2% acetonitrile, 0.1% formic acid (Solvent A), and 90% acetonitrile, 0.1% formic acid (Solvent B). Samples were separated by a 140-minute gradient and analyzed using the Orbitrap Fusion instrument with specified parameters for iontrap (IT-MS/MS) with HCD fragmentation. Raw data files were generated using XCalibur 4.2.28.14 (Thermo Scientific) software and analyzed with Proteome Discoverer 2.2.0.388 software suite (Thermo Scientific).
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découle