Xenbase: Facilitating the Use of Xenopus to Model Human Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
At a fundamental level most genes, signaling pathways, biological functions and organ systems are highly conserved between man and all vertebrate species. Leveraging this conservation, researchers are increasingly using the experimental advantages of the amphibian Xenopus to model human disease. The online Xenopus resource, Xenbase, enables human disease modeling by curating the Xenopus literature published in PubMed and integrating these Xenopus data with orthologous human genes, anatomy, and more recently with links to the Online Mendelian Inheritance in Man resource (OMIM) and the Human Disease Ontology (DO). Here we review how Xenbase supports disease modeling and report on a meta-analysis of the published Xenopus research providing an overview of the different types of diseases being modeled in Xenopus and the variety of experimental approaches being used. Text mining of over 50,000 Xenopus research articles imported into Xenbase from PubMed identified approximately 1,000 putative disease- modeling articles. These articles were manually assessed and annotated with disease ontologies, which were then used to classify papers based on disease type. We found that Xenopus is being used to study a diverse array of disease with three main experimental approaches: cell-free egg extracts to study fundamental aspects of cellular and molecular biology, oocytes to study ion transport and channel physiology and embryo experiments focused on congenital diseases. We integrated these data into Xenbase Disease Pages to allow easy navigation to disease information on external databases. Results of this analysis will equip Xenopus researchers with a suite of experimental approaches available to model or dissect a pathological process. Ideally clinicians and basic researchers will use this information to foster collaborations necessary to interrogate the development and treatment of human diseases.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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