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Enregistrement W2805012591 · doi:10.19070/2332-290x-si02002

A Review of Personalised Molecular Medicine for the Treatment of Corneal Disorders

2015· review· en· W2805012591 sur OpenAlexaff
Courtney DG, Abhimanyu Thakur, Nesbit MA, Moore Je, Tara Moore

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Ophthalmology & Eye Science · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscription activator-like effector nucleaseCRISPRGenome editingCas9RNA interferenceGene silencingBiologyGeneComputational biologyGeneticsGene expressionSmall interfering RNAGenetic enhancementDNARNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the field of molecular medicine evolves greater numbers of systems are being utilised to ellicit changes in gene expression in an attempt to resolve genetic or environmental disorders. Within this review we focus on 4 of the more common forms of gene therapy utilised to alter gene expression; siRNAs, TALENs, ZFNs and CRISPR/Cas9. Short-interfering RNAs (siRNAs) are one method of transiently down regulating the expression of any target gene through the exploitation of the RNA interference pathway, often referred to as gene silencing The bacterial Type II Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR)/Cas9 genome editing system is the latest method of interrupting gene expression through cleavage of target DNA. Its effectiveness at cleaving genomic DNA in mammalian cells in vitro and in vivo [2, 3], the specificity that this system exhibits [4, 5] and the relative ease with which targeted systems can be constructed Transcription activator-like effector nucleases (TALENs) are artificial systems that can be designed and constructed relatively quickly to bind practically anywhere in the genome and cleave double stranded DNA, thus interrupting the expression of any given target gene

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,410 · 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 tête enseignante, 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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