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Enregistrement W2899748848 · doi:10.1016/j.dib.2018.11.009

Data relating to the transcriptomes of human lung epithelial cells exposed to radon-emitting rock, tobacco smoke or cannabis smoke

2018· article· en· W2899748848 sur OpenAlexaff
Julie J. Loiselle, Jose M. Knee, Leslie C. Sutherland

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensLaurentian UniversityHealth Sciences North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmokeLungHuman lungRadonGene expressionTranscriptomeChemistryMolecular biologyBiologyMedicinePathologyGeneBiochemistryInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presented herein are RNA expression data linked to the exposure of human lung epithelial cells to either low dose radon-emitting rock, tobacco smoke or cannabis smoke. Two cell lines were used, one representing a ‘normal’ lung epithelial cell (BEAS-2B, derived from immortilized bronchial epithelial cells from a cadaver) and one representing a ‘cancerous’ lung epithelial cell (NCI-H1975, derived from a primary lung adenocarcinoma from a non-smoker). Control cells were cultured under standard conditions. Test cells were either (a) continuously cultured in the presence of pulverized uranium-containing rock emitting 38 Bq/m3 radon, or (b) exposed five days a week, to a 1:10,000 dilution of either tobacco or cannabis smoke from one cigarette. RNA was extracted from the cells at various time-points over a period of 1–17 weeks (7–140 days). cDNA libraries were prepared from the RNA, and the libraries were sequenced. Raw, aligned sequencing data, from 38 biosamples, are available through a public repository. Differential gene expression data, relating to control and test samples from various time-points, are linked to this article. Detailed analyses relating to these data can be found in the article “Human lung epithelial cells cultured in the presence of radon-emitting rock experience gene expression changes similar to those associated with tobacco smoke exposure” [1].

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,201 · 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
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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