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Enregistrement W2128338233 · doi:10.1186/gb-2007-8-6-r113

LongSAGE profiling of nine human embryonic stem cell lines

2007· article· en· W2128338233 sur OpenAlexafffund
Martin Hirst, Allen Delaney, Sean A Rogers, Angelique Schnerch, Deryck R. Persaud, Michael D. O’Connor, Thomas Zeng, Michelle Moksa, Keith Fichter, Diana Mah, Anne Go, Ryan D. Morin, Ágnes Baross, Yongjun Zhao, Jaswinder Khattra, Anna‐Liisa Prabhu, Pawan Pandoh, Helen McDonald, Jennifer Asano, Noreen Dhalla, Kevin Ma, Stephanie J. Lee, Adrian Ally, Neil Chahal, Stephanie Menzies, Asim Siddiqui, Robert A. Holt, Steven J.M. Jones, Daniela S. Gerhard, James A. Thomson, Connie J. Eaves, Marco A. Marra

Notice bibliographique

RevueGenome biology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesU.S. Public Health ServiceMonash UniversityGenome British ColumbiaDepartment of Obstetrics, Gynecology and Reproductive Sciences, University of PittsburghMichael Smith Health Research BCStem Cell NetworkGenome CanadaNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésEmbryonic stem cellInduced pluripotent stem cellBiologyStem cellCell biologyCell cultureComputational biologyMolecular biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To facilitate discovery of novel human embryonic stem cell (ESC) transcripts, we generated 2.5 million LongSAGE tags from 9 human ESC lines. Analysis of this data revealed that ESCs express proportionately more RNA binding proteins compared with terminally differentiated cells, and identified novel ESC transcripts, at least one of which may represent a marker of the pluripotent state.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,423

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations28
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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