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Enregistrement W114377542 · doi:10.2144/03346st02

Two-Color Image Analysis Discriminates between Mineralized and Unmineralized Bone Nodules In Vitro

2003· article· en· W114377542 sur OpenAlex
Kelly A. Purpura, Jane E. Aubin, Peter W. Zandstra

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBioTechniques · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthT.J. Martell Foundation
Mots-clésCalvariaIn vitroProgenitor cellBiologyNodule (geology)Computational biologyComputer scienceBiomedical engineeringCell biologyPathologyStem cellBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional assays of progenitor cell capacity for colony formation in vitro typically depend on the investigator's expertise with quantification. The ability to enumerate and analyze colony types with standardized criteria with no bias would be a useful tool for research and drug development. We report the development of a two-color automated analysis system for colony-forming unit-osteoblasts that is capable of reporting progenitor frequency and bone nodule number size, and type (mineralized or unmineralized). Our image analysis system was validated using the rat calvaria cell model to measure in vitro bone nodule development. With computer-aided image analysis, data on nodules can be rapidly generated with a minimum of user bias and fatigue. This novel tool will distinguish mineralized and unmineralized bone nodules, facilitates quantification, enable large-scale experimental design, allow for long-term data storage and tracking, and lead to the identification of new parameters that impact bone development.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,274 · 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