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Enregistrement W2053439963 · doi:10.1017/s0965539503001153

MAMMALIAN KIDNEY DEVELOPMENT: MOLECULES TO TREATMENT

2003· article· en· W2053439963 sur OpenAlexaff
Susan E. Quaggin

Notice bibliographique

RevueFetal and Maternal Medicine Review · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidneyKidney developmentDiseaseKidney diseaseRenal dysplasiaFocal segmental glomerulosclerosisBioinformaticsGlomerulosclerosisIdentification (biology)PathologyInternal medicineIntensive care medicinePhysiologyGeneGlomerulonephritisProteinuriaBiologyGeneticsEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the US alone, more than 20 million people suffer from kidney disease. Despite the significant burden of renal disease for the individual and society, treatment options are limited. Over the years, the identification of genes and molecular pathways required for normal renal development has provided insight into our understanding of obvious developmental diseases such as renal agenesis and renal dysplasia. However, many of the genes identified have also been shown to play roles in adult-onset and acquired renal diseases such as focal segmental glomerulosclerosis (scarring of the renal filters). In fact, data suggest that the number of glomeruli and nephrons (filtering units) present in the kidney at birth, which is determined during fetal life, predicts the risk of kidney disease and hypertension later in life; a reduced number is associated with greater risk. To discover novel therapeutic targets and strategies to slow and reverse kidney disease, we must continue to dissect the molecular mechanisms that underlie kidney development.

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 enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations3
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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