Spectrométrie de massethumb|right|Spectromètre de masse La spectrométrie de masse est une technique physique d'analyse permettant de détecter et d'identifier des molécules d’intérêt par mesure de leur masse, et de caractériser leur structure chimique. Son principe réside dans la séparation en phase gazeuse de molécules chargées (ions) en fonction de leur rapport masse/charge (m/z). Elle est utilisée dans pratiquement tous les domaines scientifiques : physique, astrophysique, chimie en phase gazeuse, chimie organique, dosages, biologie, médecine, archéologie.
Tandem mass spectrometryTandem mass spectrometry, also known as MS/MS or MS2, is a technique in instrumental analysis where two or more mass analyzers are coupled together using an additional reaction step to increase their abilities to analyse chemical samples. A common use of tandem MS is the analysis of biomolecules, such as proteins and peptides. The molecules of a given sample are ionized and the first spectrometer (designated MS1) separates these ions by their mass-to-charge ratio (often given as m/z or m/Q).
Séquençage des protéinesLe séquençage des protéines est la détermination de la séquence polypeptidique. Elle est destinée à connaître le nombre, la nature chimique et l'ordre de tous les résidus d'acides aminés dans un polypeptide. Pour cela, si la protéine contient plus d'une chaîne polypeptidique, les chaînes doivent être d'abord séparées, puis purifiées. Généralement, toutes les liaisons disulfures seront réduites et les thiols ainsi obtenus alkylés.
Ion-mobility spectrometry–mass spectrometryIon mobility spectrometry–mass spectrometry (IMS-MS) is an analytical chemistry method that separates gas phase ions based on their interaction with a collision gas and their masses. In the first step, the ions are separated according to their mobility through a buffer gas on a millisecond timescale using an ion mobility spectrometer. The separated ions are then introduced into a mass analyzer in a second step where their mass-to-charge ratios can be determined on a microsecond timescale.
ProtéomiqueLa protéomique désigne la science qui étudie les protéomes, c'est-à-dire l'ensemble des protéines d'une cellule, d'un organite, d'un tissu, d'un organe ou d'un organisme à un moment donné et sous des conditions données. Dans la pratique, la protéomique s'attache à identifier de manière globale les protéines extraites d'une culture cellulaire, d'un tissu ou d'un fluide biologique, leur localisation dans les compartiments cellulaires, leurs éventuelles modifications post-traductionnelles ainsi que leur quantité.
False discovery rateIn statistics, the false discovery rate (FDR) is a method of conceptualizing the rate of type I errors in null hypothesis testing when conducting multiple comparisons. FDR-controlling procedures are designed to control the FDR, which is the expected proportion of "discoveries" (rejected null hypotheses) that are false (incorrect rejections of the null). Equivalently, the FDR is the expected ratio of the number of false positive classifications (false discoveries) to the total number of positive classifications (rejections of the null).
False positive rateIn statistics, when performing multiple comparisons, a false positive ratio (also known as fall-out or false alarm ratio) is the probability of falsely rejecting the null hypothesis for a particular test. The false positive rate is calculated as the ratio between the number of negative events wrongly categorized as positive (false positives) and the total number of actual negative events (regardless of classification). The false positive rate (or "false alarm rate") usually refers to the expectancy of the false positive ratio.
Validation croiséeLa validation croisée () est, en apprentissage automatique, une méthode d’estimation de fiabilité d’un modèle fondée sur une technique d’échantillonnage. Supposons posséder un modèle statistique avec un ou plusieurs paramètres inconnus, et un ensemble de données d'apprentissage sur lequel on peut apprendre (ou « entraîner ») le modèle. Le processus d'apprentissage optimise les paramètres du modèle afin que celui-ci corresponde le mieux possible aux données d'apprentissage.
Protéineredresse=1.36|vignette|Représentation d'une protéine, ici deux sous-unités d'une molécule d'hémoglobine. On observe les représentées en couleur, ainsi que deux des quatre molécules d'hème, qui sont les groupes prosthétiques caractéristiques de cette protéine. redresse=1.36|vignette|Liaison peptidique –CO–NH– au sein d'un polypeptide. Le motif constitue le squelette de la protéine, tandis que les groupes liés aux sont les chaînes latérales des résidus d'acides aminés.
Statistical model validationIn statistics, model validation is the task of evaluating whether a chosen statistical model is appropriate or not. Oftentimes in statistical inference, inferences from models that appear to fit their data may be flukes, resulting in a misunderstanding by researchers of the actual relevance of their model. To combat this, model validation is used to test whether a statistical model can hold up to permutations in the data.
Regression validationIn statistics, regression validation is the process of deciding whether the numerical results quantifying hypothesized relationships between variables, obtained from regression analysis, are acceptable as descriptions of the data. The validation process can involve analyzing the goodness of fit of the regression, analyzing whether the regression residuals are random, and checking whether the model's predictive performance deteriorates substantially when applied to data that were not used in model estimation.
Family-wise error rateIn statistics, family-wise error rate (FWER) is the probability of making one or more false discoveries, or type I errors when performing multiple hypotheses tests. John Tukey developed in 1953 the concept of a familywise error rate as the probability of making a Type I error among a specified group, or "family," of tests. Ryan (1959) proposed the related concept of an experimentwise error rate, which is the probability of making a Type I error in a given experiment.
False positives and false negativesA false positive is an error in binary classification in which a test result incorrectly indicates the presence of a condition (such as a disease when the disease is not present), while a false negative is the opposite error, where the test result incorrectly indicates the absence of a condition when it is actually present. These are the two kinds of errors in a binary test, in contrast to the two kinds of correct result (a and a ).
Base de données biologiquesLes bases de données biologiques sont des bibliothèques répertoriant des informations sur les sciences de la vie collectées grâce à des expériences scientifiques, à la littérature publiée, aux technologies expérimentales à haut débit, et aux analyses informatiques. Elles contiennent des informations venant de divers champs de recherche tels que la génomique, la protéomique, la métabolomique, la phylogénétique et les puces à ADN.
Human taxonomyHuman taxonomy is the classification of the human species (systematic name Homo sapiens, Latin: "wise man") within zoological taxonomy. The systematic genus, Homo, is designed to include both anatomically modern humans and extinct varieties of archaic humans. Current humans have been designated as subspecies Homo sapiens sapiens, differentiated, according to some, from the direct ancestor, Homo sapiens idaltu (with some other research instead classifying idaltu and current humans as belonging to the same subspecies).
Suite (mathématiques)vignette|Exemple de suite : les points bleus représentent ses termes. En mathématiques, une suite est une famille d'éléments — appelés ses « termes » — indexée par les entiers naturels. Une suite finie est une famille indexée par les entiers strictement positifs inférieurs ou égaux à un certain entier, ce dernier étant appelé « longueur » de la suite. Lorsque tous les éléments d'une suite (infinie) appartiennent à un même ensemble , cette suite peut être assimilée à une application de dans .
HomoHomo est le genre qui réunit Homo sapiens et les espèces apparentées. Il apparait à la fin du Pliocène ou au début du Pléistocène, selon l'attribution des plus anciens fossiles faite par les paléoanthropologues. Depuis quelque d'années, le genre Homo a produit un buissonnement d'espèces, en raison de sa dispersion géographique précoce dans tout l'Ancien Monde et de son développement dans des niches écologiques variées. Toutes les espèces du genre Homo sont aujourd'hui éteintes sauf Homo sapiens.
Homo rhodesiensisHomo rhodesiensis est une espèce éteinte du genre Homo, présente en Afrique durant le Pléistocène moyen, entre environ et avant le présent. Peu de fossiles de cette espèce ont été découverts à ce jour, et son articulation phylogénétique avec Homo sapiens, qui lui succède en Afrique, demeure débattue. Homo rhodesiensis a été décrit en 1921 par Arthur Smith Woodward à partir du crâne fossile qu’un mineur suisse, Tom Zwiglaar, avait découvert peu avant dans une mine de fer et de zinc de Kabwe (autrefois appelée Broken Hill), en Zambie (autrefois appelée Rhodésie du Nord).
Homo heidelbergensisTaxobox début | animal | Homo heidelbergensis | Mandibel from Mauer.JPG |Mandibule de Mauerholotype dHomo heidelbergensis (original) Homo heidelbergensis (prononciation ) est une espèce éteinte du genre Homo, qui a vécu au Pléistocène moyen, entre environ avant le présent (AP). Il est considéré comme l'ancêtre probable de l'Homme de Néandertal et de l'Homme de Denisova. L'holotype dHomo heidelbergensis est la mandibule de Mauer, découverte en 1907 dans une sablière près de Heidelberg, dans le Bade-Wurtemberg, en Allemagne.
Early modern humanEarly modern human (EMH) or anatomically modern human (AMH) are terms used to distinguish Homo sapiens (the only extant Hominina species) that are anatomically consistent with the range of phenotypes seen in contemporary humans, from extinct archaic human species. This distinction is useful especially for times and regions where anatomically modern and archaic humans co-existed, for example, in Paleolithic Europe.
