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Enregistrement W2806918354 · doi:10.1039/c8ra02805b

Retracted Article: High performance liquid chromatography coupled with high resolution mass spectrometry-based characterization of lipidomic responses from rats with kidney injuries

2018· article· en· W2806918354 sur OpenAlexaff
Qun Liang, Han Liu, Xiuli Li, Yang Zhang

Dossier post-publication

NatureRetraction
MotifInvestigation by Third Party;Paper Mill;Plagiarism of Image;Unreliable Data;Unreliable Results and/or Conclusions;
Date2/3/2021 0:00
Signalé par OpenAlex ?Oui

Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensBurnaby HospitalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSepsisLipid metabolismKidneyLipidomicsAcute kidney injuryLiquid chromatography–mass spectrometryMetabolismMass spectrometryChemistryMetabolomicsMedicineChromatographyInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolism of lipids is essential for the regulation of a variety of key cellular functions. Recent advances in high performance liquid chromatography coupled with high resolution mass spectrometry have expanded our knowledge of lipid metabolism in diseases. Currently, sepsis is one of the most important public health problems all over the world, which is a serious systemic inflammatory syndrome leading to infection by various agents or trauma and subsequently to a multiple organ dysfunction response. However, little is known about the lipids affected by sepsis and their roles in kidney injuries. In this study, we present targeted and non-targeted lipidomics strategies to discover the lipid metabolism variation in serum in rats with sepsis-induced kidney injuries. Liquid chromatography (LC) coupled with mass spectrometry (MS) and multivariate data analysis were used to obtain the global lipid metabolic profiles. In addition, biochemical parameters and histopathological examination results for the kidney were analyzed to support the pathological changes during sepsis-induced kidney injury. The identification of ten proposed lipids and five relevant pathways will promote a better understanding of lipid profile alterations in kidney injury. The results suggested that lipid metabolism in sepsis-induced kidney injury had changed significantly and contribute by offering potential targets for clinical diagnosis and therapy in the future, which would be worth further studies to broaden the applications of high performance liquid chromatography coupled with high resolution mass spectrometry in the study of lipid metabolism.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,016

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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