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Enregistrement W1964528207 · doi:10.1051/medsci/2007231s31

Imagerie MALDI

2007· review· fr· W1964528207 sur OpenAlexaff
Maxence Wisztorski, R. Lemaire, Jonathan Stauber, Sonia Ait Menguellet, Olivia Jardin-Mathé, Robert Day, Michel Salzet, Isabelle Fournier

Notice bibliographique

Revuemédecine/sciences · 2007
Typereview
Languefr
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolecular biologyPhysicsHumanitiesChemistryBiologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the growing field of proteomics, mass spectrometry is now established as a powerful tool for peptide and protein identification and discovery from purified samples. A new era is now beginning, with the development of MALDI imaging, maintaining the sensitivity and efficacy of both discovery and identification while additionally preserving the anatomical integrity of biomolecules like peptides, proteins, oligonucleotides and lipids within tissues. Crucial developments for sample preparations have made leaps and bounds, as it is now possible to work with freezed conserved biopsies (- 80 degrees c) of more than 6 months or even conserved after paraformaldehyde fixation and paraffin embedding. The latter development has opened the door to archived tissues in hospital libraries and biomarkers hunting from tissues derived from these libraries are now a key objective. The relationship between MALDI imaging and immunocytochemistry used by the pathologist is important. The development of specific MALDI imaging using probes with a tag (peptide or organic) called << Tag-Mass >> adds a whole new perspective. It is possible henceforth to localize a protein with its specific mRNA and more specifically, with its signalling pathway on the same sections or within a pathology expression phenotype from a biopsy. Development of such a technology is similar to the one that occurred several years ago for nuclear magnetic resonance (NMR) that leads the development of imaging technologies called MRI in hospital which is intensively used for pathology diagnostics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,096

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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