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Enregistrement W2285505354 · doi:10.1096/fasebj.22.2_supplement.541

InnateDB & Cerebral: user‐friendly tools for the systems‐level analysis of innate immunity

2008· article· en· W2285505354 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer L. Gardy, David J. Lynn, Geoffrey L. Winsor, Aaron Barsky, Fiona Roche, Tsz Yau Chan, Matthew R. Laird, Cliburn Chan, Naisha Shah, Nicolas Richard, Raymond Lo, Mujahid naseer, Jaimmie Que, Melissa Yau, M. Acab, Dan Tulpan, Matthew D. Whiteside, Tamara Munzner, Robert E. W. Hancock, Fiona S. L. Brinkman

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune responses and vaccinations
Établissements canadiensCritical Systems LabsUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésUploadInnate immune systemComputational biologyVisualizationBiologyAnnotationComputer scienceData scienceBioinformaticsWorld Wide WebData miningImmune systemGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

InnateDB is a publicly available knowledgebase of genes, proteins, interactions, and pathways involved in innate immunity. It integrates known interactions and pathways from public databases and manually curated data into a centralized resource, which includes data on >100,000 human and mouse interactions, cross‐references to innate immunity relevant pathways, and detailed annotation from a variety of sources. Building on this data we provide several bioinformatics tools to facilitate systems‐level investigations of the innate immune response. These include the ability to upload expression datasets, which can be integrated with network/pathway data to investigate changes in gene expression in a network of interest. This data can be investigated using our network visualization tool, Cerebral, a Cytoscape plugin which allows the generation of intuitive pathway and cell localization‐oriented views of interaction data. Cerebral allows the overlay of expression data from multiple experiments on top of interaction network data from InnateDB. We also provide orthology predictions for human, mouse & bovine genes to facilitate the construction of orthologous networks in different species. InnateDB is funded by Genome Canada, the Foundation for the National Institutes of Health, & the Canadian Institutes of Health Research under the Grand Challenges in Global Health Initiative.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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