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Enregistrement W2119436534 · doi:10.1186/1756-0500-2-39

Recent developments in StemBase: a tool to study gene expression in human and murine stem cells

2009· article· en· W2119436534 sur OpenAlexfundaboutno aff
Reatha Sandie, Gareth Palidwor, Matthew R. Huska, Christopher J. Porter, Paul M. Krzyzanowski, Enrique M. Muro, Carolina Perez‐Iratxeta, Miguel A. Andrade‐Navarro

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsStem Cell NetworkGenome Canada
Mots-clésStem cellGene expressionGeneBiologyMicroarray analysis techniquesGene expression profilingComputational biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Currently one of the largest online repositories for human and mouse stem cell gene expression data, StemBase was first designed as a simple web-interface to DNA microarray data generated by the Canadian Stem Cell Network to facilitate the discovery of gene functions relevant to stem cell control and differentiation. FINDINGS: Since its creation, StemBase has grown in both size and scope into a system with analysis tools that examine either the whole database at once, or slices of data, based on tissue type, cell type or gene of interest. As of September 1, 2008, StemBase contains gene expression data (microarray and Serial Analysis of Gene Expression) from 210 stem cell samples in 60 different experiments. CONCLUSION: StemBase can be used to study gene expression in human and murine stem cells and is available at http://www.stembase.ca.

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)0,002
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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations18
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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