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Enregistrement W2136496647 · doi:10.1093/ilar.47.2.156

Cause and Effect Considerations in Diagnostic Pathology and Pathology Phenotyping of Genetically Engineered Mice (GEM)

2006· review· en· W2136496647 sur OpenAlexaff
Colin McKerlie

Notice bibliographique

RevueILAR Journal · 2006
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetically engineeredPathologyMolecular pathologyBiologyMedicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the next several decades, biology is embarking on its most ambitious project yet: to annotate the human genome functionally, prioritizing and focusing on those genes relevant to development and disease. Model systems are fundamental prerequisites for this task, and genetically engineered mice (GEM) are by far the most accessible mammalian system because of their anatomical, physiological, and genetic similarity to humans. The scientific utility of GEM has become commonplace since the technology to produce them was established in the early 1980s. Conceptually, however, an efficiently coordinated high-throughput approach that permits correlation between newly discovered genes, functional properties of their protein products, and biological relevance of these products as drug targets has yet to be established. The discipline of veterinary anatomical pathology (hereafter referred to as pathology) is not immune to this requirement for evolution and adaptation, and to address relationships and tissue consequences between tens of thousands of genes and their cognate proteins, novel interdisciplinary technologies and approaches must emerge. Although many of the techniques of pathology are well established, in the context of pathology's contribution to functional annotation of the genome, several conceptually important and unresolved issues remain to be addressed. While an ever-increasing arsenal of genetic and molecular tool-sets are available to evaluate and understand the function of genes and their pathophysiological mechanisms, pathology will continue to play an essential role in confirming cause and effect relationships of gene function in development and disease. This role will continue to be dependent on keen observation, a systematic but disciplined approach, expert knowledge of strain-dependent anatomical differences and incidental lesions, and relevant tissue-based evidence. Miniaturization and high-throughput adaptation of these methods must also continue so that they can complement parallel phenotyping efforts, provide pathology-based data in pace with concurrent phenotyping efforts, and continue to find new utility in the collective effort of functional annotation.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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