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Enregistrement W2997795125 · doi:10.1016/j.exer.2019.107903

In vitro response and gene expression of human retinal Müller cells treated with different anti-VEGF drugs

2020· article· en· W2997795125 sur OpenAlexfundno aff
Javier Cáceres‐del‐Carpio, M. Tarek Moustafa, Jaime Toledo-Corral, Mohamed Abdel Hamid, Shari R. Atilano, Kevin Schneider, Paula Sakemi Fukuhara, Rodrigo Donato Costa, Jon Lucas Norman, Deepika Malik, Marilyn Chwa, David S. Boyer, G. Astrid Limb, M. Cristina Kenney, Baruch D. Kuppermann

Notice bibliographique

RevueExperimental Eye Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, IrvineMichael Smith Health Research BCMedical Research CouncilÖgonfondenInstitute of Clinical and Translational SciencesClinical and Translational Science Institute, Boston UniversityDiscovery Eye FoundationResearch to Prevent BlindnessCantor Foundation, Iris & B. GeraldNational Eye InstituteRoy J. Carver Charitable Trust
Mots-clésApoptosisIn vitroRetinalAngiogenesisCytotoxicityVEGF receptorsGene expressionPharmacologyViability assayCell biologyCancer researchBiologyChemistryMolecular biologyGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Human retinal Müller cells (MIO-M1) were treated with 4 different anti-VEGF drugs. • Cultures had decreased metabolism, viability and mitochondrial membrane potential. • Treatment led to higher levels of ROS and apoptosis. • Altered expression of angiogenesis, pro-apoptosis and inflammatory genes were found. • Anti-VEGF drugs may contribute to cytotoxicity associated with chronic injections.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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