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Enregistrement W2597772469 · doi:10.21037/atm.2017.02.14

On the function and heterogeneity of extracellular vesicles

2017· letter· en· W2597772469 sur OpenAlexfundno aff
Bernd Giebel

Notice bibliographique

RevueAnnals of Translational Medicine · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundUniversität Duisburg-EssenEuropean CommissionVolkswagen FoundationStem Cell Network
Mots-clésExtracellular vesiclesFunction (biology)VesicleExtracellularChemistryComputational biologyBiologyCell biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both, prokaryotic and eukaryotic cells contain the ability to communicate with cells in their environment. Classically, intercellular cell communication was thought to be mainly mediated by direct cell-cell contacts and by soluble factors including cytokines, growth factors and hormones. In 1996 Raposo and colleagues showed that intercellular communication can also be mediated by vesicles; specifically they reported that B lymphoblastoid cells release MHC class II carrying vesicles which are able to induce antigen-specific MHC class II-restricted T cell responses (1). Since then, an exponentially increasing amount of studies demonstrates the importance of extracellular vesicle (EV) mediated intercellular signaling in a huge variety of different cellular systems and organisms ranging from bacteria and yeast to plants and humans. It became evident that EV-mediated intercellular communication is essentially involved in many physiological and pathophysiological processes (2). Thus, EV-mediated intercellular communication provides a third, very complex mode of intercellular communication. Unraveling the basic principles of this novel intercellular communication system and gaining insight in its complexity will for sure have large impacts on the overall understanding of biological processes and certainly will pave the way for novel diagnostic and therapeutic approaches (2-4).

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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