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Enregistrement W2190773055 · doi:10.1111/nyas.12981

Molecular landscapes of human hematopoietic stem cells in health and leukemia

2015· review· en· W2190773055 sur OpenAlexaff
Aditi Vedi, Antonella Santoro, Cyrille F. Dunant, John E. Dick, Elisa Laurenti

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilWellcome TrustTexas Health and Human Services Commission
Mots-clésHaematopoiesisStem cellBiologyEpigeneticsMyeloid leukemiaTranscriptomeLeukemiaCell biologyComputational biologyCancer researchImmunologyGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood cells are organized as a hierarchy with hematopoietic stem cells (HSCs) at the root. The advent of genomic technologies has opened the way for global characterization of the molecular landscape of HSCs and their progeny, both in mouse and human models, at the genetic, transcriptomic, epigenetic, and proteomics levels. Here, we outline our current understanding of the molecular programs that govern human HSCs and how dynamic changes occurring during HSC differentiation are necessary for well-regulated blood formation under homeostasis and upon injury. A large body of evidence is accumulating on how the programs of normal hematopoiesis are modified in acute myeloid leukemia, an aggressive adult malignancy driven by leukemic stem cells. We summarize these findings and their clinical implications.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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