Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional flow cytometry data analysis is largely based on interactive and time consuming analysis of series two dimensional representations of up to 20 dimensional data. Recent technological advances have increased the amount of data generated by the technology and outpaced the development of data analysis approaches. While there are advanced tools available, including many R/BioConductor packages, these are only accessible programmatically and therefore out of reach for most experimentalists. GenePattern is a powerful genomic analysis platform with over 200 tools for analysis of gene expression, proteomics, and other data. A web-based interface provides easy access to these tools and allows the creation of automated analysis pipelines enabling reproducible research. RESULTS: In order to bring advanced flow cytometry data analysis tools to experimentalists without programmatic skills, we developed the GenePattern Flow Cytometry Suite. It contains 34 open source GenePattern flow cytometry modules covering methods from basic processing of flow cytometry standard (i.e., FCS) files to advanced algorithms for automated identification of cell populations, normalization and quality assessment. Internally, these modules leverage from functionality developed in R/BioConductor. Using the GenePattern web-based interface, they can be connected to build analytical pipelines. CONCLUSIONS: GenePattern Flow Cytometry Suite brings advanced flow cytometry data analysis capabilities to users with minimal computer skills. Functionality previously available only to skilled bioinformaticians is now easily accessible from a web browser.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle