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Enregistrement W2157780675 · doi:10.1016/j.expneurol.2011.04.009

Central nervous system remyelination in culture — A tool for multiple sclerosis research

2011· article· en· W2157780675 sur OpenAlexfundno aff
Hui Zhang, Andrew A. Jarjour, Amanda Boyd, Anna Williams

Notice bibliographique

RevueExperimental Neurology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTokyo Medical and Dental UniversityChina Scholarship CouncilMultiple Sclerosis SocietyMultiple Sclerosis Society of CanadaWellcome Trust
Mots-clésRemyelinationMultiple sclerosisNeuroscienceMedicineCentral nervous systemMyelinIn vivoDemyelinating diseaseNervous systemNeuroprotectionBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis is a demyelinating disease of the central nervous system which only affects humans. This makes it difficult to study at a molecular level, and to develop and test potential therapies that may change the course of the disease. The development of therapies to promote remyelination in multiple sclerosis is a key research aim, to both aid restoration of electrical impulse conduction in nerves and provide neuroprotection, reducing disability in patients. Testing a remyelination therapy in the many and various in vivo models of multiple sclerosis is expensive in terms of time, animals and money. We report the development and characterisation of an ex vivo slice culture system using mouse brain and spinal cord, allowing investigation of myelination, demyelination and remyelination, which can be used as an initial reliable screen to select the most promising remyelination strategies. We have automated the quantification of myelin to provide a high content and moderately-high-throughput screen for testing therapies for remyelination both by endogenous and exogenous means and as an invaluable way of studying the biology of remyelination.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,159 · 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'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

Citations140
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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