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Enregistrement W2103927071 · doi:10.1002/nbm.981

Magnetic resonance imaging for detection and analysis of mouse phenotypes

2005· review· en· W2103927071 sur OpenAlexafffund
Brian J. Nieman, Nicholas A. Bock, Jonathon Bishop, Xianhao Chen, John G. Sled, Janet Rossant, R. Mark Henkelman

Notice bibliographique

RevueNMR in Biomedicine · 2005
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthGenome CanadaCanada Research ChairsBurroughs Wellcome Fund
Mots-clésMagnetic resonance imagingPreclinical imagingPhenotypeComputational biologyBiologyNeuroscienceComputer scienceIn vivoMedicineGeneticsRadiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the enormous and growing number of experimental and genetic mouse models of human disease, there is a need for efficient means of characterizing abnormalities in mouse anatomy and physiology. Adaptation of magnetic resonance imaging (MRI) to the scale of the mouse promises to address this challenge and make major contributions to biomedical research by non-invasive assessment in the mouse. MRI is already emerging as an enabling technology providing informative and meaningful measures in a range of mouse models. In this review, recent progress in both in vivo and post mortem imaging is reported. Challenges unique to mouse MRI are also identified. In particular, the needs for high-throughput imaging and comparative anatomical analyses in large biological studies are described and current efforts at handling these issues are presented.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,009

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 GPT0,332
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations72
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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