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Enregistrement W3010126769 · doi:10.1007/s00134-020-05985-9

Angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) as a SARS-CoV-2 receptor: molecular mechanisms and potential therapeutic target

2020· article· en· W3010126769 sur OpenAlexafffund
Haibo Zhang, Josef Penninger, Yimin Li, Nanshan Zhong, Arthur S. Slutsky

Notice bibliographique

RevueIntensive Care Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaArtificial Intelligence in Medicine (Canada)University of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthCanadian Institutes of Health ResearchGuangzhou Regenerative Medicine and Health Guangdong LaboratoryNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésMedicineAngiotensin-converting enzyme 2Peptidyl-Dipeptidase ASevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Pain medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakAnesthesiologyAngiotensin-converting enzymeRenin–angiotensin systemReceptorEnzymePharmacologyInternal medicineVirologyAnesthesiaBlood pressureBiochemistryDiseaseBiologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel infectious disease, caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), was detected in Wuhan, China, in December 2019.The disease (COVID-19) spread rapidly, reaching epidemic proportions in China, and has been found in 27 other countries.As of February 27, 2020, over 82,000 cases of COVID-19 were reported, with > 2800 deaths.No specific therapeutics are available, and current management includes travel restrictions, patient isolation, and supportive medical care.There are a number of pharmaceuticals already being tested [1,2], but a better understanding of the underlying pathobiology is required.In this context, this article will briefly review the rationale for angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) receptor as a specific target.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations2 822
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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