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Enregistrement W2094051145 · doi:10.1093/gerona/57.11.b400

Designer Microarrays: From Soup To Nuts

2002· article· en· W2094051145 sur OpenAlexaff
E. Wang, Chantale Lacelle, Suying Xu, Xiangdong Zhao, Ming Hou

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene expression and cancer classification
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthUniversity of LouisvilleDefense Advanced Research Projects AgencyU.S. Department of Defense
Mots-clésDNA microarrayDiseaseNature versus nurtureMedicineBioinformaticsBiologyData scienceComputer scienceGeneGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recognition that multigene mechanisms control the pathways determining the aging process renders gene screening a necessary skill for biogerontologists. In the past few years, this task has become much more accessible, with the advent of DNA chip technology. Most commercially available microarrays are designed with prefixed templates of genes of general interest, allowing investigators little freedom of choice in attempting to focus gene screening on a particular thematic pathway of interest. This report describes our "designer microarray" approach as a next generation of DNA chips, allowing individual investigators to engage in gene screening with a user friendly, do-it-yourself approach, from designing the probe templates to data mining. The end result is the ability to use microarrays as a platform for versatile gene discovery.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations9
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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