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Enregistrement W2891243821 · doi:10.1002/cpim.56

Bone Marrow Chimeras to Study Neuroinflammation

2018· article· en· W2891243821 sur OpenAlexafffund
Nathalie Laflamme, Paul Préfontaine, Antoine Lampron, Serge Rivest

Notice bibliographique

RevueCurrent Protocols in Immunology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésHoming (biology)Bone marrowImmunologyHaematopoiesisBiologyMultiple myelomaTransplantationCancer researchPathologyMedicineStem cellCell biologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone marrow transplantation is the standard of care for a host of diseases such as leukemia and multiple myeloma, as well as genetically inherited metabolic diseases affecting the central nervous system. In mouse models, bone marrow transplantation has proven a valuable tool for understanding the hematopoietic system and the homing of hematopoietic cells to their target organs. Many techniques have been developed to create chimeric mice, animals with a hematopoietic system derived from a genetic background that differs from the rest of the body. Current genetic tools allow for virtually limitless possibilities in the choice of donor mice. This protocol describes methods of bone marrow transplantation in mouse models for studies of the brain under basal and pathological conditions. Specific points to be addressed include the preparation of recipient mice by irradiation or chemotherapy; the choice, isolation, and injection of donor cells; and analytical methods such as fluorescence-activated cell sorting and immunostaining. © 2018 by John Wiley & Sons, Inc.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,368
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
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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