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Enregistrement W2105123684 · doi:10.12688/f1000research.5984.1

Enhancement of COPD biological networks using a web-based collaboration interface

2015· preprint· en· W2105123684 sur OpenAlex
Stéphanie Boué, Brett Fields, Julia Hoeng, Jennifer Park, Manuel C. Peitsch, Walter K. Schlage, Marja Talikka, Ilona Binenbaum, В. В. Бондаренко, Oleg V. Bulgakov, Vera Cherkasova, Norberto Díaz–Díaz, Larisa Fedorova, Svetlana V. Guryanova, Julia A. Guzova, G. I. Koroleva, Elena Kozhemyakina, Rahul Kumar, Noa Lavid, Qingxian Lu, Swapna Menon, Yael Ouliel, Samantha C. Peterson, Alexander Prokhorov, Edward Sanders, Sarah B. Schrier, Golan Schwaitzer Neta, Irina Shvydchenko, Aravind Tallam, Gema Villa-Fombuena, John Z. Wu, Ilya Yudkevich, Mariya Zelikman

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

RevueF1000Research · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen peer reviewCOPDPlant biologyInterface (matter)NeuroscienceOpen dataMedicineWorld Wide WebPhysiologyBiologyComputer scienceInternal medicineBotanyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p> The construction and application of biological network models is an approach that offers a holistic way to understand biological processes involved in disease. Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a progressive inflammatory disease of the airways for which therapeutic options currently are limited after diagnosis, even in its earliest stage. COPD network models are important tools to better understand the biological components and processes underlying initial disease development. With the increasing amounts of literature that are now available, crowdsourcing approaches offer new forms of collaboration for researchers to review biological findings, which can be applied to the construction and verification of complex biological networks. We report the construction of 50 biological network models relevant to lung biology and early COPD using an integrative systems biology and collaborative crowd-verification approach. By combining traditional literature curation with a data-driven approach that predicts molecular activities from transcriptomics data, we constructed an initial COPD network model set based on a previously published non-diseased lung-relevant model set. The crowd was given the opportunity to enhance and refine the networks on a website ( <ns4:ext-link xmlns:ns3="http://www.w3.org/1999/xlink" ext-link-type="uri" ns3:href="https://bionet.sbvimprover.com/">https://bionet.sbvimprover.com/</ns4:ext-link> ) and to add mechanistic detail, as well as critically review existing evidence and evidence added by other users, so as to enhance the accuracy of the biological representation of the processes captured in the networks. Finally, scientists and experts in the field discussed and refined the networks during an in-person jamboree meeting. Here, we describe examples of the changes made to three of these networks: <ns4:italic>Neutrophil Signaling</ns4:italic> , <ns4:italic>Macrophage Signaling</ns4:italic> , and <ns4:italic>Th1-Th2 Signaling</ns4:italic> . We describe an innovative approach to biological network construction that combines literature and data mining and a crowdsourcing approach to generate a comprehensive set of COPD-relevant models that can be used to help understand the mechanisms related to lung pathobiology. Registered users of the website can freely browse and download the networks. </ns4:p>

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,315 · 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