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Enregistrement W2037791777 · doi:10.1016/j.pain.2007.04.041

The Pain Genes Database : An interactive web browser of pain-related transgenic knockout studies

2007· review· en· W2037791777 sur OpenAlexaff
Michael L. LaCroix‐Fralish, Jean B. Ledoux, Jeffrey S. Mogil

Notice bibliographique

RevuePain · 2007
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensBlackberry (Canada)McGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenotypeChronic painAllodyniaGeneStimulus (psychology)BioinformaticsMEDLINEKnockout mouseMedicineNociceptionHyperalgesiaBiologyComputational biologyDatabaseGeneticsNeurosciencePsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transgenic knockout mouse is one of the most important tools of modern biology, and commonly employed by pain researchers to examine the function of genes of interest. Over 400 papers, at a current rate of >60 papers per year, have been published to date describing a statistically significant behavioral pain "phenotype" resulting from the null mutation of a single gene. The standard literature review format is incapable of providing a sufficiently broad and up-to-date overview of the field. We have therefore constructed the Pain Genes Database, an interactive, web-based data browser designed to allow easy access to and analysis of the published pain-related phenotypes of mutant mice (over 200 different mutants at the date of submission). Manuscripts describing results of pain-relevant knockout studies were identified via Medline search. Manuscripts were included in the database if they described the testing of a spontaneous or genetically engineered mutant mouse with null expression of a single gene on a behavioral assay of acute or tonic nociception, injury- or stimulus-induced hypersensitivity (i.e., allodynia or hyperalgesia), or drug- or stress-induced inhibition of nociception (i.e., analgesia), and reported at least one statistically significant difference between the mutant mice and their simultaneously tested wildtype controls. The database features two levels of exploration, one allowing the identification of genes by name, acronym, genomic position or "summary" phenotype, and the other allowing in-depth browsing, paper-by-paper, of specific phenotypes and test parameters. Links to genetic databases and Medline abstracts are provided for each gene and paper. It is our intention to update the database continually based on weekly Medline searches. This database should provide pain researchers with a useful and easy-to-use tool for the generation of novel hypotheses regarding the roles of genes and their protein products in pain processing and modulation. It can be accessed at http://paingeneticslab.ca/4105/06_02_pain_genetics_database.asp (or by visiting paingeneticslab.ca and clicking on the "Pain Genes Db" link under "Resources").

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0240,021
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0810,048

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations203
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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