MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2477184618 · doi:10.1385/0-89603-076-8:373

Autoradiographic Methods for the Localization of Amine Receptor Sites in Neural Tissue

2003· book-chapter· en· W2477184618 sur OpenAlexaff
R.A. Leslie, Chad A. Shaw, H.A. Robertson, Kathryn M. Murphy

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReceptorNeurotransmitter receptorLigand (biochemistry)NeurotransmitterBiochemistryChemistryMembraneIn vitroBiologyBiophysicsCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many of the most significant advances in neurobiology in the 1970s relate to the study of receptor function Receptors are proteinaceous membrane components that, when occupied by a specific ligand (neurotransmitter, neuromodulator, or hormone), will initiate a cellular response The most important techniques that have been developed recently to advance such studies involve ways of measuring directly the interactions between a neurotransmitter or drug and its receptor. With few exceptions, these procedures involve an in vitro technique in which animals are sacrificed, their brains removed and dissected into various specific regions according to some standardized procedure, and the dissected regions homogenized and centrifuged to yield a membrane preparation that includes the receptors of interest. Sometimes crude synaptosomal (P2) pellets are used in the final binding assay that follows these procedures, but more often homogenates are the source of receptor material. Aliquots of the homogenate are then incubated with various concentrations of a radioactive ligand, specific for the receptors of interest, in the presence or the absence of displacing concentrations of a “cold” (nonradioactive) ligand, often called a displacer

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,021

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHumana Press eBooksMême sujetReceptor Mechanisms and SignalingTravaux en français237 207