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Enregistrement W3003250205 · doi:10.1002/adhm.201901608

Evolving Magnetically Levitated Plasma Proteins Detects Opioid Use Disorder as a Model Disease

2020· article· en· W3003250205 sur OpenAlexaff
Ali Akbar Ashkarran, Tina Olfatbakhsh, Milad Ramezankhani, Richard C. Crist, Wade H. Berrettini, Abbas S. Milani, Sepideh Pakpour, Morteza Mahmoudi

Notice bibliographique

RevueAdvanced Healthcare Materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichigan State UniversityBrigham and Women's Hospital
Mots-clésLevitationPlasmaDiseaseMass spectrometryMaglevChemistryMedicineChromatographyPhysicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are several methods (e.g., enzyme-linked immunosorbent assay and liquid chromatography mass spectroscopy) that already use human plasma to detect a variety of possible diseases. However, this paper introduces the capabilities of magnetic levitation (Maglev) to detect disease (Opioid Use Disorder, used here as a model disease) by using levitation of human plasma proteins. The presented proof-of-concept findings revealed that the optical images of magnetically levitated plasma proteins carry important information about the health spectrum of plasma donors. In addition, the liquid chromatography mass spectroscopy analysis of the magnetically levitated plasma proteins demonstrated remarkable differences between the plasma of healthy individuals and patients with opioid use disorders. Overall, the presented method provides diagnostic value for disease detection using optical images of evolving magnetically levitated plasma proteins and/or proteomic information.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,267 · 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.

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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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