MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2900536852 · doi:10.18632/aging.101646

Aging and drug discovery

2018· article· en· W2900536852 sur OpenAlexaff
Daniela Bakula, Alexander Aliper, Polina Mamoshina, Michael Petr, Amanuel Teklu, Joseph A. Baur, Judith Campisi, Collin Y. Ewald, Anastasia Georgievskaya, Vadim N. Gladyshev, Olga Kovalchuk, Dudley W. Lamming, Martijn S. Luijsterburg, Alejandro Martín‐Montalvo, Stuart Maudsley, Garik V. Mkrtchyan, Alexey Moskalev, S. Jay Olshansky, Ivan V. Ozerov, Alexander Pickett, Michael Ristow, Alex Zhavoronkov, Morten Scheibye‐Knudsen

Notice bibliographique

RevueAging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIINovo NordiskNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNovo Nordisk FondenFondation pour la Recherche MédicaleNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungLeids Universitair Medisch CentrumEuropean CommissionDeutsche ForschungsgemeinschaftStrongNational Institute on AgingGlenn Foundation for Medical ResearchNational Science Foundation
Mots-clésTransformative learningDrug discoveryPsychological interventionLongevityProcess (computing)Successful agingEngineering ethicsPolitical scienceMedicineGerontologyPsychologyComputer scienceBiologyEngineeringBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple interventions in the aging process have been discovered to extend the healthspan of model organisms. Both industry and academia are therefore exploring possible transformative molecules that target aging and age-associated diseases. In this overview, we summarize the presented talks and discussion points of the 5th Annual Aging and Drug Discovery Forum 2018 in Basel, Switzerland. Here academia and industry came together, to discuss the latest progress and issues in aging research. The meeting covered talks about the mechanistic cause of aging, how longevity signatures may be highly conserved, emerging biomarkers of aging, possible interventions in the aging process and the use of artificial intelligence for aging research and drug discovery. Importantly, a consensus is emerging both in industry and academia, that molecules able to intervene in the aging process may contain the potential to transform both societies and healthcare.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,009

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAgingMême sujetGenetics, Aging, and Longevity in Model OrganismsTravaux en français237 207