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Enregistrement W120909144 · doi:10.1385/1-59259-879-x:305

Affymetrix Oligonucleotide Analysis of Gene Expression in the Injured Heart

2005· review· en· W120909144 sur OpenAlexafffund
Bobby Yanagawa, Lydia Taylor, Theresa Deisher, Raymond Ng, George F. Schreiner, Timothy J. Triche, Decheng Yang, Bruce M. McManus

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2005
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaProvidence Health Care
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDNA microarrayComputational biologyGene expressionMicroarrayOligonucleotideContext (archaeology)Gene chip analysisBiologyComplementary DNAGeneBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microarrays have helped researchers gain much insight into gene expression profiles in the context of many diseases including those in the injured heart. Our genomic investigations have been focused on elucidation of host gene responses to enterovirus infection. We have gained valuable technical expertise in using Affymetrix oligonucleotide arrays, also known as GeneChips, and cDNA spotted arrays to probe differential gene expression in both cultured cells and in heart tissue. Here, we provide a technique-focused supplement to the Affymetrix GeneChip Expression Analysis Manual for sample preparation, processing, and array hybridization. We provide expanded explanations to highlight important points within the existing protocol and offer variations to standard procedures when appropriate. For investigators using myocardial tissues for microarray experiments, we further address the necessity of and methods for in situ flushing of the vasculature, tissue homogenization, and considerations for limits of expression detection in rare cells. It is our intention to provide useful technical information, based on our experience, to assist those researchers using Affymetrix GeneChips in their own genomic research.

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 enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,855

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations5
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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