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Enregistrement W3024226823 · doi:10.18433/jpps30870

Potential Limitations of Bioluminescent Xenograft Mouse Models: A Systematic Review

2020· review· en· W3024226823 sur OpenAlexaffvenue
Yen Ting Shen, Rashi Asthana, Casper Peeters, Christine Allen, Carlo DeAngelis, Micheline Piquette‐Miller

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquebioluminescence and chemiluminescence research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesU.S. Department of Defense
Mots-clésBioluminescenceMedicineLuciferaseAnimal modelclone (Java method)CorrelationComputational biologyOncologyInternal medicineBiologyMathematicsCell culture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Bioluminescent imaging (BLI) is a versatile technique that offers non-invasive and real-time monitoring of tumor development in preclinical cancer research. However, the technique may be limited by several factors that can lead to misinterpretation of the data. This review aimed to investigate the validity of current BLI tumor models and provide recommendations for future model development. METHODS: Two major databases, MedLine and EMBASE, were searched from inception to July 2018 inclusively. Studies utilizing mouse xenograft models with demonstration of linear correlations between bioluminescent signal and tumor burden were included. Coefficients of correlation and determination were extracted along with data relating to animal model parameters. RESULTS: 116 studies were included for analysis. It was found that the majority of models demonstrate good correlation regardless of the model type. Selection of a single cell clone with highest luciferase expression resulted in a significantly better correlation. Lastly, appropriate tumor measurement techniques should be utilized when validating the BLI model. CONCLUSIONS: In general, BLI remains a valid tool for pre-clinical assessment of tumor burden. While no single factor may be identified as a general limitation, data should be interpreted with caution.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,446
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'étudeRevue systématique
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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