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Enregistrement W2897721185 · doi:10.1002/jcp.27384

Circular RNA in cardiovascular disease

2018· review· en· W2897721185 sur OpenAlexafffund
M‐Ashraf Altesha, Tiffany Ni, Afaan Khan, Kexiang Liu, Xiufen Zheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Physiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCircular RNAs in diseases
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteUniversity of WaterlooWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCircular RNACoronary artery diseasePathogenesisDiseaseMedicineMyocardial infarctionCardiologyCardiomyopathyDiabetic cardiomyopathyFibrosisHeart failureBioinformaticsRNAInternal medicineBiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Circular RNA (circRNA) are endogenous transcripts that display differential expression across species, developmental stages, and pathologies. Their lack of free ends confers increased stability when compared with linear transcripts, making them ideal candidates for future diagnostic biomarkers and therapeutic interventions. Increasing evidence has implicated circRNA in the pathogenesis of multiple cardiovascular diseases. In this paper, we summarize current understanding of circRNA biogenesis, properties, expression profiles, detection methods, functions, and their implication in cardiac pathologies including/ischemia reperfusion injury, myocardial infarction, cardiac senescence, cardiac fibrosis, cardiomyopathy, cardiac hypertrophy and heart failure, atherosclerosis, coronary artery disease, and aneurysm.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,259 · 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
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

Citations535
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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