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Enregistrement W2075180808 · doi:10.2174/187152606778249890

Serial Analysis of Gene Expression in Eukaryotic Pathogens

2006· review· en· W2075180808 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInfectious Disorders - Drug Targets · 2006
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMicrobial infections and disease research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpression (computer science)GeneGene expressionBiologyGeneticsComputational biologyEvolutionary biologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tag-based method of serial analysis of gene expression (SAGE) has been used to measure mRNA abundance and differential expression in a variety of organisms including several parasites and fungal pathogens. SAGE is based on the collection of short sequence tags as a measure of transcript abundance and the method provides an alternative, and in some instances, complementary approach to array-based methods of measuring differential gene expression. These methods are being used to improve our molecular understanding of the pathogenesis of eukaryotic microbes and SAGE in particular presents valuable opportunities for gene discovery and genome annotation. For eukaryotic pathogens, the SAGE method has been employed for the parasites Plasmodium falciparum, Toxoplasma gondii and Giardia lamblia, as well as fungal pathogens of plants (Magnaporthe grisea, Blumeria graminis, Ustilago maydis) and humans (Cryptococcus neoformans, Coccidiodes posadasii, Trichophyton rubrum). The accumulating information promises to speed the identification of key pathogen functions for virulence and proliferation in the host with the hope that some of these will represent important targets for drug and vaccine 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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,279 · 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