Applications of nucleoside-based molecular probes for the in vivo assessment of tumour biochemistry using positron emission tomography (PET)
Notice bibliographique
Résumé
Positron emission tomography (PET) is a non-invasive nuclear imaging technique. In PET, radiolabelled molecules decay by positron emission. The gamma rays resulting from positron annihilation are detected in coincidence and mapped to produce three dimensional images of radiotracer distribution in the body. Molecular imaging with PET refers to the use of positron-emitting biomolecules that are highly specific substrates for target enzymes, transport proteins or receptor proteins. Molecular imaging with PET produces spatial and temporal maps of the target-related processes. Molecular imaging is an important analytical tool in diagnostic medical imaging, therapy monitoring and the development of new drugs. Molecular imaging has its roots in molecular biology. Originally, molecular biology meant the biology of gene expression, but now molecular biology broadly encompasses the macromolecular biology and biochemistry of proteins, complex carbohydrates and nucleic acids. To date, molecular imaging has focused primarily on proteins, with emphasis on monoclonal antibodies and their derivative forms, small-molecule enzyme substrates and components of cell membranes, including transporters and transmembrane signalling elements. This overview provides an introduction to nucleosides, nucleotides and nucleic acids in the context of molecular imaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».