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Enregistrement W26074071 · doi:10.1016/j.celrep.2015.04.061

Machine learning approaches to network anomaly detection

2007· article· en· W26074071 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueUSENIX workshop on Tackling computer systems problems with machine learning techniques · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAnomaly Detection Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésAnomaly detectionComputer scienceMachine learningKernel (algebra)Artificial intelligenceAnomaly (physics)Block (permutation group theory)Data mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein synthesis is crucial for the maintenance of long-term-memory-related synaptic plasticity. The prion-like cytoplasmic polyadenylation element-binding protein 3 (CPEB3) regulates the translation of several mRNAs important for long-term synaptic plasticity in the hippocampus. Here, we provide evidence that the prion-like aggregation and activity of CPEB3 is controlled by SUMOylation. In the basal state, CPEB3 is a repressor and is soluble. Under these circumstances, CPEB3 is SUMOylated in hippocampal neurons both in vitro and in vivo. Following neuronal stimulation, CPEB3 is converted into an active form that promotes the translation of target mRNAs, and this is associated with a decrease of SUMOylation and an increase of aggregation. A chimeric CPEB3 protein fused to SUMO cannot form aggregates and cannot activate the translation of target mRNAs. These findings suggest a model whereby SUMO regulates translation of mRNAs and structural synaptic plasticity by modulating the aggregation of the prion-like protein CPEB3.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,206 · 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