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Enregistrement W2063045581 · doi:10.1093/ecam/nek001

The Use of Gene Expression Analysis and Proteomic Databases in The Development of a Screening System To Determine The Value of Natural Medicinal Products

2006· article· en· W2063045581 sur OpenAlexafffund
Sidney Katz, Robert Harris, Jeffrey Lau, Adeline Chau

Notice bibliographique

RevueEvidence-based Complementary and Alternative Medicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWater CorporationEuropean Bioinformatics Institute
Mots-clésGene expressionWestern blotGeneBiologyComputational biologyDatabaseGeneticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A rapid throughput screening system involving gene expression analysis was developed in order to investigate the potential of bioactive chemicals contained in natural health products as effective drug therapy, in particular the ability of these chemicals to alleviate the inflammatory response in human airway epithelial cells. A number of databases were searched to retrieve the information needed to properly analyze the gene expression profiles obtained. The gene expression of human bronchial epithelial cells infected with rhinovirus and/or exposed to platelet activating factor was analyzed. Following analysis of the gene expression data the total number of expressed proteins that may potentially act as a marker for monitoring the modulation of airway inflammation was narrowed to 19. Further studies will involve selecting antibodies for these proteins, culturing airway epithelial cells in the presence of extracts of natural health products, extracting the proteins and identifying them by western blot 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations15
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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