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Enregistrement W2780843582 · doi:10.1038/nature25169

Therapeutic targeting of ependymoma as informed by oncogenic enhancer profiling

2017· article· en· W2780843582 sur OpenAlexaff
Stephen C. Mack, Kristian W. Pajtler, Lukas Chávez, Konstantin Okonechnikov, Kelsey C. Bertrand, Xiuxing Wang, Serap Erkek, Alexander Federation, Anne Song, Christine Lee, Xin Wang, Laura McDonald, James J. Morrow, Alina Saiakhova, Patrick Sin‐Chan, Qiulian Wu, Kulandaimanuvel Antony Michealraj, Tyler E. Miller, Christopher G. Hubert, Marina Ryzhova, Livia Garzia, Laura Donovan, Stephen M. Dombrowski, Daniel C. Factor, Betty Luu, Claudia L.L. Valentim, Ryan C. Gimple, Andrew R. Morton, Leo J.Y. Kim, Briana C. Prager, John J. Y. Lee, Xiaochong Wu, Jennifer Zuccaro, Yuan Thompson, Borja Holgado, Jüri Reimand, Susan Q. Ke, Adam Tropper, Sisi Lai, Senthuran Vijayarajah, Sylvia Doan, Vaidehi Mahadev, Ana Fernández‐Miñán, Susanne Gröbner, Matthias Lienhard, Marc Zapatka, Zhiqin Huang, Kenneth Aldape, Ángel M. Carcaboso, Peter J. Houghton, Stephen T. Keir, Till Milde, Hendrik Witt, Yan Li, Chaojun Li, Xiu‐Wu Bian, David Jones, Ian C. Scott, Sheila K. Singh, Annie Huang, Peter B. Dirks, Éric Bouffet, James E. Bradner, Vijay Ramaswamy, Nada Jabado, James T. Rutka, Paul A. Northcott, Mathieu Lupien, Peter Lichter, Andrey Korshunov, Peter C. Scacheri, Stefan M. Pfister, Marcel Kool, Michael D. Taylor, Jeremy N. Rich

Notice bibliographique

RevueNature · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcMaster UniversitySickKids FoundationUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésEpendymomaEnhancerProfiling (computer programming)Computational biologyBiologyCancer researchMedicineGeneticsPathologyGeneComputer scienceTranscription factor

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations227
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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