MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2748577514 · doi:10.1038/nbt.3947

An integrated expression atlas of miRNAs and their promoters in human and mouse

2017· article· en· W2748577514 sur OpenAlexaff
Derek de Rie, Imad Abugessaisa, Tanvir Alam, Peter Arner, Haitham Ashoor, Gaby Åström, Magda Babina, Nicolas Bertin, A. Maxwell Burroughs, Ailsa J Carlisle, Carsten O. Daub, Michael Detmar, Ruslan Deviatiiarov, Alexandre Fort, Claudia Gebhard, Dan Goldowitz, Sven Guhl, Thomas J Ha, Jayson Harshbarger, Akira Hasegawa, Kosuke Hashimoto, Meenhard Herlyn, Peter Heutink, Kelly J Hitchens, Chung-Chau Hon, Edward Huang, Yuri Ishizu, Chieko Kai, Takeya Kasukawa, Peter S Klinken, Timo Lassmann, Charles‐Henri Lecellier, Weon-Ju Lee, Marina Lizio, Vsevolod J. Makeev, Anthony Mathelier, Yulia A. Medvedeva, Niklas Mejhert, Chris Mungall, Shohei Noma, Mitsuhiro Ohshima, Mariko Okada, Helena Persson, Patrizia Rizzu, Filip Roudnicky, Pål Sætrom, Hiroki Sato, Jessica Severin, Jay W. Shin, Rolf Swoboda, Hiroshi Tarui, Hiroo Toyoda, Kristoffer Vitting‐Seerup, Louise N Winteringham, Yoko Yamaguchi, Kayoko Yasuzawa, Misako Yoneda, Noriko Yumoto, Susan E. Zabierowski, Peter Zhang, Christine A. Wells, Kim Summers, Hideya Kawaji, Albin Sandelin, Michael Rehli, Yoshihide Hayashizaki, Piero Carninci, Alistair R. R. Forrest, Michiel de Hoon

Notice bibliographique

RevueNature Biotechnology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesRIKENBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNovo Nordisk FondenRussian Science FoundationNovo NordiskMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNational Cancer InstituteH. Lundbeck A/SLundbeckfondenConquer Cancer Foundation
Mots-clésPromotermicroRNAAtlas (anatomy)BiologyComputational biologyGene expressionGeneticsGeneAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,254 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations606
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueNature Biotechnology→Même sujetMicroRNA in disease regulation→Travaux en français237 207→