Using the mouse to model human disease: increasing validity and reproducibility
Notice bibliographique
Résumé
Experiments that use the mouse as a model for disease have recently come under scrutiny because of the repeated failure of data, particularly derived from preclinical studies, to be replicated or translated to humans. The usefulness of mouse models has been questioned because of irreproducibility and poor recapitulation of human conditions. Newer studies, however, point to bias in reporting results and improper data analysis as key factors that limit reproducibility and validity of preclinical mouse research. Inaccurate and incomplete descriptions of experimental conditions also contribute. Here, we provide guidance on best practice in mouse experimentation, focusing on appropriate selection and validation of the model, sources of variation and their influence on phenotypic outcomes, minimum requirements for control sets, and the importance of rigorous statistics. Our goal is to raise the standards in mouse disease modeling to enhance reproducibility, reliability and clinical translation of findings.
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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 | 0,040 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».