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Enregistrement W2803326208 · doi:10.1007/s10456-018-9613-x

Consensus guidelines for the use and interpretation of angiogenesis assays

2018· review· en· W2803326208 sur OpenAlexaff
Patrycja Nowak‐Sliwinska, Kari Alitalo, Elizabeth Allen, Andrey Anisimov, Alfred C. Aplin, Robert Auerbach, Hellmut G. Augustin, David O. Bates, Judy R. van Beijnum, R. Hugh F. Bender, Gabriele Bergers, Andréas Bikfalvi, Joyce Bischoff, Barbara C. Böck, Peter C. Brooks, Federico Bussolino, Bertan Cakir, Peter Carmeliet, Daniel Castranova, Anca Maria Cîmpean, Ondine Cleaver, George Coukos, George E. Davis, Michele De Palma, Anna Dimberg, Ruud P.M. Dings, Valentin Djonov, Andrew C. Dudley, Neil Dufton, Sarah‐Maria Fendt, Napoleone Ferrara, Marcus Fruttiger, Dai Fukumura, Bart Ghesquière, Yan Gong, Robert J. Griffin, Adrian L. Harris, Christopher C.W. Hughes, Nan W. Hultgren, M. Luisa Iruela‐Arispe, Melita Irving, Raghu Kalluri, Joanna Kalucka, Robert S. Kerbel, Jan Kitajewski, Ingeborg Klaassen, Hynda K. Kleinmann, Pieter Koolwijk, Elisabeth Kuczynski, Brenda R. Kwak, Koen M. Marien, Juan M. Melero‐Martin, Lance L. Munn, Roberto F. Nicosia, Agnès Noël, Jussi Nurro, Anna-Karin Olsson, Tatiana V. Petrova, Kristian Pietras, Роберто Пили, Jeffrey W. Pollard, Mark J. Post, Paul H.A. Quax, Gabriel A. Rabinovich, Marius Raica, Anna M. Randi, Doménico Ribatti, Curzio Rüegg, Reinier O. Schlingemann, Stefan Schulte‐Merker, Lois E. H. Smith, Jonathan W. Song, Steven A. Stacker, Jimmy Stalin, Amber N. Stratman, Maureen Van de Velde, Victor W.M. van Hinsbergh, Peter Vermeulen, Johannes Waltenberger, Brant M. Weinstein, Hong Xin, Bahar Yetkin-Arik, Seppo Ylä‐Herttuala, Mervin C. Yöder, Arjan W. Griffioen

Notice bibliographique

RevueAngiogenesis · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilVlaamse regeringAXA Research FundInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleFonds Wetenschappelijk OnderzoekEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentRosetrees TrustNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Heart, Lung, and Blood InstituteAustralian GovernmentAssociation pour la Recherche sur le CancerNational Science FoundationCancer Research UKNational Cancer InstituteBritish Heart FoundationFondation contre le CancerWellcome Trust
Mots-clésAngiogenesisBioassayEx vivoComputational biologyIn vivoProcess (computing)BiologyComputer scienceBioinformaticsCancer researchBiotechnologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,011

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations597
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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