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Enregistrement W2738501840 · doi:10.1186/s12882-017-0669-4

The biobank for the molecular classification of kidney disease: research translation and precision medicine in nephrology

2017· letter· en· W2738501840 sur OpenAlex
Daniel A. Muruve, Michelle Mann, Kevin Chapman, Josée F. Wong, Pietro Ravani, Stacey Page, Hallgrímur Benediktsson

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMC Nephrology · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCumming School of Medicine, University of CalgaryCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésBiobankMedicineNephrologyPrecision medicineKidney diseaseDiseaseInternal medicineIntensive care medicinePathologyBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Advances in technology and the ability to interrogate disease pathogenesis using systems biology approaches are exploding. As exemplified by the substantial progress in the personalized diagnosis and treatment of cancer, the application of systems biology to enable precision medicine in other disciplines such as Nephrology is well underway. Infrastructure that permits the integration of clinical data, patient biospecimens and advanced technologies is required for institutions to contribute to, and benefit from research in molecular disease classification and to devise specific and patient-oriented treatments. METHODS AND RESULTS: We describe the establishment of the Biobank for the Molecular Classification of Kidney Disease (BMCKD) at the University of Calgary, Alberta, Canada. The BMCKD consists of a fully equipped wet laboratory, an information technology infrastructure, and a formal operational, ethical and legal framework for banking human biospecimens and storing clinical data. The BMCKD first consolidated a large retrospective cohort of kidney biopsy specimens to create a population-based renal pathology database and tissue inventory of glomerular and other kidney diseases. The BMCKD will continue to prospectively bank all kidney biopsies performed in Southern Alberta. The BMCKD is equipped to perform molecular, clinical and epidemiologic studies in renal pathology. The BMCKD also developed formal biobanking procedures for human specimens such as blood, urine and nucleic acids collected for basic and clinical research studies or for advanced diagnostic technologies in clinical care. The BMCKD is guided by standard operating procedures, an ethics framework and legal agreements with stakeholders that include researchers, data custodians and patients. The design and structure of the BMCKD permits its inclusion in a wide variety of research and clinical activities. CONCLUSION: The BMCKD is a core multidisciplinary facility that will bridge basic and clinical research and integrate precision medicine into renal pathology and nephrology.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,287 · 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