Widespread Use of Misidentified Cell Line KB (HeLa): Incorrect Attribution and Its Impact Revealed through Mining the Scientific Literature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Continuous cell lines are widely used, but can result in invalid, irreproducible research data. Cell line misidentification is a common problem that can be detected by authentication testing; however, misidentified cell lines continue to be used in publications. Here we explore the impact of one misidentified cell line, KB (HeLa), on the scientific literature. We identified 574 articles between 2000 and 2014 that provided an incorrect attribution for KB, in accordance with its false identity as oral epidermoid carcinoma, but only 57 articles that provided a correct attribution for KB, as HeLa or cervical adenocarcinoma. Statistical analysis of 57 correct and 171 incorrect articles showed that the number of citations to these articles increased over time. Content analysis of 200 citing articles showed there was a tendency to describe the cell line in accordance with the description in the cited paper. Analysis of journal impact factor showed no significant difference between correct and incorrect groups. Articles using KB or citing that usage were most frequently published in the subject areas of pharmacology, pharmacy, oncology, and medicinal chemistry. These findings are important for science policy and support the need for journals to require authentication testing as a condition of publication. Cancer Res; 77(11); 2784–8. ©2017 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».