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Enregistrement W1830459440 · doi:10.1111/pcmr.12393

Melanins and melanogenesis: from pigment cells to human health and technological applications

2015· review· en· W1830459440 sur OpenAlexaff
Marco d’Ischia, Kazumasa Wakamatsu, Fabio Cicoira, Eduardo Di Mauro, José C. García‐Borrón, S Commo, Ismael Galván, Ghanem Ghanem, Paul Meredith, Alessandro Pezzella, Clara Santato, Tadeusz Sarna, John D. Simon, Luigi Zecca, Fabio A. Zucca, Alessandra Napolitano, Shosuke Ito

Notice bibliographique

RevuePigment Cell & Melanoma Research · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésBioelectronicsNanotechnologyMelaninHuman healthChemistryMaterials scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the past decade, melanins and melanogenesis have attracted growing interest for a broad range of biomedical and technological applications. The burst of polydopamine-based multifunctional coatings in materials science is just one example, and the list may be expanded to include melanin thin films for organic electronics and bioelectronics, drug delivery systems, functional nanoparticles and biointerfaces, sunscreens, environmental remediation devices. Despite considerable advances, applied research on melanins and melanogenesis is still far from being mature. A closer intersectoral interaction between research centers is essential to raise the interests and increase the awareness of the biomedical, biomaterials science and hi-tech sectors of the manifold opportunities offered by pigment cells and related metabolic pathways. Starting from a survey of biological roles and functions, the present review aims at providing an interdisciplinary perspective of melanin pigments and related pathway with a view to showing how it is possible to translate current knowledge about physical and chemical properties and control mechanisms into new bioinspired solutions for biomedical, dermocosmetic, and technological applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations472
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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