Regulatory bioinformatics for food and drug safety
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
"Regulatory Bioinformatics" strives to develop and implement a standardized and transparent bioinformatic framework to support the implementation of existing and emerging technologies in regulatory decision-making. It has great potential to improve public health through the development and use of clinically important medical products and tools to manage the safety of the food supply. However, the application of regulatory bioinformatics also poses new challenges and requires new knowledge and skill sets. In the latest Global Coalition on Regulatory Science Research (GCRSR) governed conference, Global Summit on Regulatory Science (GSRS2015), regulatory bioinformatics principles were presented with respect to global trends, initiatives and case studies. The discussion revealed that datasets, analytical tools, skills and expertise are rapidly developing, in many cases via large international collaborative consortia. It also revealed that significant research is still required to realize the potential applications of regulatory bioinformatics. While there is significant excitement in the possibilities offered by precision medicine to enhance treatments of serious and/or complex diseases, there is a clear need for further development of mechanisms to securely store, curate and share data, integrate databases, and standardized quality control and data analysis procedures. A greater understanding of the biological significance of the data is also required to fully exploit vast datasets that are becoming available. The application of bioinformatics in the microbiological risk analysis paradigm is delivering clear benefits both for the investigation of food borne pathogens and for decision making on clinically important treatments. It is recognized that regulatory bioinformatics will have many beneficial applications by ensuring high quality data, validated tools and standardized processes, which will help inform the regulatory science community of the requirements necessary to ensure the safe introduction and effective use of these applications.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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