MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2036943540 · doi:10.1089/omi.2007.4321

Gene Suppression Technologies in High-Throughput Analysis: Front- and Back-side Applications

2007· article· en· W2036943540 sur OpenAlexafffund
Mark Laflamme, Gilles A. Robichaud

Notice bibliographique

RevueOMICS A Journal of Integrative Biology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensAtlantic Cancer Research InstituteUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesFondation pour la Recherche MédicaleNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésComputational biologyBiologyGeneDNA microarrayGene expressionGene knockoutGene expression profilingRNAFunction (biology)RNA interferenceMicroarray analysis techniquesGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our understanding of gene function and gene interactions has changed dramatically with the development of high-throughput systems. It now seems clear that any given gene interacts with a number of different partners, and in a number of different molecular pathways. Traditionally, gene function has been studied using animal knockout systems or naturally occurring mutants. RNA-based gene suppression systems for example, RNA interference or ribozymes, offer a number of advantages over the traditional systems, including ease of use, high specificity, and efficacy in nearly any biological system, and the ability to perform large-scale screens. Since their advent in the mid-1990s, DNA microarrays have been the choice for genome-wide expression analysis. The synergistic effect from the combined use of RNA-based gene suppression and molecular profiling is providing researchers with vast amounts of data. As a result, we are rapidly gaining an understanding of gene interactions and function. This review will focus primarily on gene inactivation systems that have been proven worthy of use in molecular pathway analysis when combined with microarray analysis.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 GPT0,268
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOMICS A Journal of Integrative BiologyMême sujetRNA and protein synthesis mechanismsTravaux en français237 207